【摘 要】
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提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线
【机 构】
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安徽信息工程学院电气与电子工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学研究项目:基于机器视觉的动态手势识别系统研究(KJ2018A0630)
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提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约,最后在低维空间采用最近邻分类器完成待测叶片图像的类别判断.该方法解决了传统直角坐标下提取叶片图像特征参数计算量大,运算时间长等问题,且WLLE算法具有较好的数据降维及聚类效果.由实验结果表明,该方法不仅减少了叶片图像的识别时间,同时还大大提高了叶片图像的识别率.
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