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题名基于CENTRIST的植物叶片识别研究与实现
被引量：8
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作者
王艳菲
朱俊平
蔡骋
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机构
西北农林科技大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2012年第11期4343-4346,4397,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60975007)
陕西省自然科学基金项目(2010JQ8019)
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文摘
针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下,难以保证数据客观性的问题,将CENTRIST视觉特征描述符应用于植物叶片的自动识别,设计出一个基于植物叶片图像的在线自动识别系统,对叶片图像进行预处理并提取其CEN-TRIST特征,使用最近邻分类器进行分类,计算并查询网络数据库中与之最匹配的图像,能够快速识别常见的32种植物叶片,平均正确识别率达到了90%以上。系统的后台使用PHP语言实现,所有叶片图像的信息存储于网络服务器的MySQL数据库中。实验结果表明,该系统对叶片识别具有非常好的效果,而且易于实现,也方便数据扩充和用户使用。
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关键词
叶片识别
视觉特征描述符
特征提取
最近邻分类器
统计变换直方图
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Keywords
leaf recognition
visual descriptor
feature extraction
nearest neighbor classifier
CENTRIST
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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