高良
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：北京林业大学信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于多特征融合的花卉种类识别研究被引量：11
- 2017年
- 花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每个种类15幅)进行训练和测试,其中240幅作为训练样本,120幅作为测试样本,并与基于不同特征组合的识别方法进行比较。结果表明:本文提出的基于多特征融合的识别方法具有较高的识别准确率,识别率可以达到92.50%。对通用花卉样本库Oxford 17 flower进行训练与测试,选取其中340幅作为训练样本,170幅作为测试样本,取得了较好的识别效果,验证了本文方法的有效性。
- 吴笑鑫高良闫民赵方
- 关键词：特征提取支持向量机
- 基于多特征融合的植物叶片识别研究被引量：8
- 2017年
- 植物叶片识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的实际应用价值。针对当前叶片特征描述存在的局限和叶片识别准确率较低的实际,以叶片图像为研究对象,首先对图像进行预处理,在提取叶片几何特征和纹理特征的基础上,设计描述叶片轮廓的距离矩阵和角点矩阵,通过计算基于几何特征、纹理特征和角点距离矩阵的综合相似度对叶片进行精确识别。对Flavia数据集中的32类共计960幅叶片图像进行训练和测试,结果表明,基于叶片图像多特征融合的识别方法对叶片特征描述能力更强,识别准确率更高,对Flavia数据集的识别率可达97.50%,具有较好的识别效果。
- 高良闫民赵方
- 关键词：纹理特征
