基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

来源 :安徽大学学报(自然科学版) | 被引量 : 10次 | 上传用户：walter1i

【摘要】

：

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.

【作者】

：

丁娇梁栋阎庆

【机构】

：

安徽大学电子信息工程学院

【出处】

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安徽大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2013年04期

【关键词】

：

流形学习局部线性嵌入加权局部线性嵌入特征提取支持向量机植物叶片识别 manifold learning locally linear embeddin

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61172127）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20113401110006）,安徽省自然科学基金资助项目（1208085QF104）,安徽省高校优秀青年人才基金资助项目（2012SQRL017ZD）

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