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文檔簡介
1、植物是世界上最常見的生物,其對保持大氣成分、生態(tài)循環(huán)和其他自然系統(tǒng)的維持有著非常重要的作用。植物分類是研究植物的基礎(chǔ)之一,在植物研究的相關(guān)領(lǐng)域都有著毋庸置疑的重要性。本文從討論植物葉片圖像識別的可能性出發(fā),繼而介紹了多種計算機輔助分類的植物葉片圖像特征識別方法,最后提出了一個新的植物葉片圖像分類的方法—基于最大邊緣準則降維的方向直方圖特征提取方法(HOG-MMC)。這個算法是將方向梯度直方圖(HOG)算子作為葉片特征直接提取并且使用最大
2、邊緣準則(MMC)方法進行降維,從而得到植物葉片圖像的一組特征。我們對上述特征在兩個不同的數(shù)據(jù)庫上進行了測試。第一個為瑞士植物葉片數(shù)據(jù)庫,包含大約15種不同的瑞士樹種,每個種類有75個葉片圖像。第二個數(shù)據(jù)庫是智能計算實驗室(ICL)葉片數(shù)據(jù)庫,所有樣本采自合肥植物園,由中科院智能計算實驗室整理而成。HOG-MMC 特征在這兩個葉片數(shù)據(jù)庫上的識別率均超過了包括IDSC 在內(nèi)的其他傳統(tǒng)的植物葉片識別特征。特別是在ICL_B數(shù)據(jù)庫上表現(xiàn)特別明
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