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基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型
被引量：
49
1
作者
祁亨年
寿韬
金水虎
《浙江林学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期281-284,共4页
植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大...
植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义。提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望。
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关键词
植物
学
计算机应用
计算机辅助
植物
识别(CAPI)
图像处理
植物数量分类
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职称材料
题名
基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型
被引量：
49
1
作者
祁亨年
寿韬
金水虎
机构
浙江林学院信息工程学院
浙江林学院生命科学学院
出处
《浙江林学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期281-284,共4页
基金
浙江省教育厅资助项目(20020980)
文摘
植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义。提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望。
关键词
植物
学
计算机应用
计算机辅助
植物
识别(CAPI)
图像处理
植物数量分类
Keywords
botany
computer applications
computer-aided plant identification
image processing
plant quantitative classification
分类号
Q949 [生物学—植物学]
TP391 [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
基于叶片特征的计算机辅助植物识别模型
祁亨年
寿韬
金水虎
《浙江林学院学报》
CAS
CSCD
北大核心
2003
49
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