【摘 要】
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基于P-SIFT和P-SURF描述算子来研究杂草种子图像的自动识别性能,其中每个图像分片均使用多层次的描述算子细节表示,这些层次依据局部空间合并分辨率定义。在特征提取部分采用三种编码技术,即BOW模型,Locality-Constrained Linear Coding算法和Fisher Vector模型来提高分类性能;在分类部分采用Sparse Representation Classifier
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基于P-SIFT和P-SURF描述算子来研究杂草种子图像的自动识别性能,其中每个图像分片均使用多层次的描述算子细节表示,这些层次依据局部空间合并分辨率定义。在特征提取部分采用三种编码技术,即BOW模型,Locality-Constrained Linear Coding算法和Fisher Vector模型来提高分类性能;在分类部分采用Sparse Representation Classifier (SRC),Label Consistent K-SVD (LC-KSVD)和SVM分类器,其中SVM
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