【摘 要】
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为了将计算机辅助植物叶片分类算法从理论研究向实际应用推进,利用基于内容的图像分析与无线传感器网络技术实现了移动设备终端的植物叶片分类功能。利用基于Sobel边缘检测子
【机 构】
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锡根大学自然科学与工程学院,吉林动画学院游戏学院,北京邮电大学计算机学院,成都信息工程大学控制工程学院,深圳大学医学部生物医学工程系,华南理工大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61302121,61201440）, 广东省自然科学基金自由申请项目（S2012010010295）, 广东省新媒体与品牌传播创新应用重点实验室项目（2013WSYS0002）, 广东省教育部产学研合作专项基金资助项目（2012B091100420）, 吉林省大学生创新项目（201313607055）
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为了将计算机辅助植物叶片分类算法从理论研究向实际应用推进,利用基于内容的图像分析与无线传感器网络技术实现了移动设备终端的植物叶片分类功能。利用基于Sobel边缘检测子的全自动图像分割方法获取叶片的准确形状,利用基于霍特林变换的方法对叶片进行旋转预处理并提取傅里叶描述子等九种形状特征,然后使用多类支持向量机分类器对叶片进行分类,再进一步使用早期融合的方法对分类结果进行加强,随后利用以上叶片分类方法作为核心技术建立无线传感器网络,最后利用Java与安卓技术实现移动客户端的应用功能。实验结果显示,对于两个叶片数
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