【摘 要】
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针对叶缘叶裂明显的植物叶片识别问题,提出一种基于叶片形状特征的识别方法。该方法首先使用阈值分割与形态学操作对叶片进行二值化处理;然后从二值图像上提取了8种描述叶片
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61502060)
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针对叶缘叶裂明显的植物叶片识别问题,提出一种基于叶片形状特征的识别方法。该方法首先使用阈值分割与形态学操作对叶片进行二值化处理;然后从二值图像上提取了8种描述叶片形状的特征,经过对8维特征的皮尔森相关系数分析与主成分分析,确定对分类贡献最大的5个主成分,考虑到形态特征与分类结果间存在非线性相关关系;最终的分类器使用了BP神经网络。采用UCI数据集的实验表明,该方法对15种植物171张叶片的综合识别率为89.1%,其中,对叶缘叶裂较为明显的6种植物70张叶片识别率达95%以上。
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