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基于多尺度形状分析的叶形识别系统
被引量：
9
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作者
孙永新
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第6期1707-1710,共4页
叶形自动识别系统使用一种改进了的边界跟踪算法检测叶片边界,应用多尺度形状分析技术有效地提取出规范锯齿长度和曲率尺度空间图像极大值点集两个曲率特征。综合叶片的离心率、似圆率和这两个边界曲率特征来检索叶片数据库,进行形状匹...
叶形自动识别系统使用一种改进了的边界跟踪算法检测叶片边界,应用多尺度形状分析技术有效地提取出规范锯齿长度和曲率尺度空间图像极大值点集两个曲率特征。综合叶片的离心率、似圆率和这两个边界曲率特征来检索叶片数据库,进行形状匹配,实现叶片自动分类。实验结果表明,该系统使用的技术能大幅提高叶形识别的精确率和检索率。
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关键词
叶片分类
形状
匹配
多尺度形状分析
曲率
尺度
空间
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职称材料
题名
基于多尺度形状分析的叶形识别系统
被引量：
9
1
作者
孙永新
机构
仲恺农业工程学院计算机科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第6期1707-1710,共4页
基金
仲恺农业技术学院校级科学研究基金资助项目(G3061813)
文摘
叶形自动识别系统使用一种改进了的边界跟踪算法检测叶片边界,应用多尺度形状分析技术有效地提取出规范锯齿长度和曲率尺度空间图像极大值点集两个曲率特征。综合叶片的离心率、似圆率和这两个边界曲率特征来检索叶片数据库,进行形状匹配,实现叶片自动分类。实验结果表明,该系统使用的技术能大幅提高叶形识别的精确率和检索率。
关键词
叶片分类
形状
匹配
多尺度形状分析
曲率
尺度
空间
Keywords
leaf classification
shape match
multi-scale shape analysis
curvature scale space
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
发文年
被引量
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1
基于多尺度形状分析的叶形识别系统
孙永新
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
9
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