【摘 要】
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植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院,南京财经大学电子商务省级重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372158);江苏省自然科学基金(BK20141487);江苏省“333工程”高层次人才资助项目(BRA2015351);江苏省科技计划项目(产学研合作前瞻性联合研究)(BY2016009-03);江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD);江苏省高校优秀科技创新团队项目(2017-15)资助~~
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植物叶片形状一般具有小的类间差异和大的类内变化,再加之叶片的自遮挡和噪声的干扰,给叶片形状的识别带来了很大的挑战.文中提出了一种新的形状描述子——弦特征矩阵(Chord Features Matrices,CFM),精确而又鲁棒地应用于植物叶片图像的分类和检索问题.该方法将目标轮廓线的弦,依据轮廓线所围成的区域,分成内和外两个部分.因其与轮廓线凸凹特性的相关性,该方法用多个尺度级的内部弦长和外部弦长生成两个矩阵,旨在隐式地描述轮廓线的多尺度的凸凹特性.该方法还定义了多个尺度级的弧到弦的平均投影长度,并构成
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