基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别
2014-11-25分类号:TP391.41
【部门】北京林业大学信息学院 北京林业大学艺术设计学院
【摘要】叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。
【关键词】观叶植物 叶片图像 特征提取 识别 支持向量机
【基金】中央高校基本科研业务费专项(RW2011--29)
【所属期刊栏目】北京林业大学学报
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