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基于降维LBP与叶片形状特征的植物叶片识别方法
被引量:
14
1
作者
付波
杨章
+1 位作者
赵熙临
单治磊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第2期173-176,187,共5页
为解决由于植物叶片特征的相似性以及叶片旋转导致植物识别率较低的问题,提出一种基于降维局部二值模式(LBP)与叶片形状特征相结合的植物叶片识别方法。首先利用LBP算法提取高维叶片纹理信息,通过主成分分析方法(PCA)对高维叶片特征降维...
为解决由于植物叶片特征的相似性以及叶片旋转导致植物识别率较低的问题,提出一种基于降维局部二值模式(LBP)与叶片形状特征相结合的植物叶片识别方法。首先利用LBP算法提取高维叶片纹理信息,通过主成分分析方法(PCA)对高维叶片特征降维;同时考虑叶片的形状特征,将LBP旋转不变性特征与叶片形状特征有效结合,在低维空间利用k近邻法(KNN)实现叶片的分类与识别。实验结果表明该方法具有较好的识别效果。
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关键词
植物识别
局部二值模式
主成分分析
叶片形状特征
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职称材料
题名
基于降维LBP与叶片形状特征的植物叶片识别方法
被引量:
14
1
作者
付波
杨章
赵熙临
单治磊
机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第2期173-176,187,共5页
基金
国家教育部科研项目(No.教外司留[2014]1685)
湖北省科技厅重大专项(No.2013AEA001)
国家自然科学基金(No.61072130)
文摘
为解决由于植物叶片特征的相似性以及叶片旋转导致植物识别率较低的问题,提出一种基于降维局部二值模式(LBP)与叶片形状特征相结合的植物叶片识别方法。首先利用LBP算法提取高维叶片纹理信息,通过主成分分析方法(PCA)对高维叶片特征降维;同时考虑叶片的形状特征,将LBP旋转不变性特征与叶片形状特征有效结合,在低维空间利用k近邻法(KNN)实现叶片的分类与识别。实验结果表明该方法具有较好的识别效果。
关键词
植物识别
局部二值模式
主成分分析
叶片形状特征
Keywords
plant recognition
local binary pattern
principal component analysis
leaves shape features
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于降维LBP与叶片形状特征的植物叶片识别方法
付波
杨章
赵熙临
单治磊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
14
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