【摘 要】
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提出一种基于多特征融合的药用植物标本识别的新方法。首先，从标本图片的底层纹理特征入手，研究标本图像的边缘方向直方图、LBP以及SIFT特征；然后提出基于准确率类别加权的
【机 构】
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福建师范大学数学与计算机科学学院，福建福州，350007
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提出一种基于多特征融合的药用植物标本识别的新方法。首先，从标本图片的底层纹理特征入手，研究标本图像的边缘方向直方图、LBP以及SIFT特征；然后提出基于准确率类别加权的融合模型以确定出最好的融合策略。最后，比较了多特征融合方法和单一特征方法的优劣。通过对21种植物1470份药用植物标本的测试，证实了本文提出方法的有效性。
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