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针对植物物种繁多,新物种人工发现归类难问题,提出一种结合植物叶片纹理和边缘轮廓特征元素,对样本加权值建立矩阵并改进目标函数的新方法,将该方法用于检测常见的10种植物的500个样本,实验结果显示平均识别准确率达到91.6%,具有较好的鲁棒性。
基于图像识别的植物叶片分类研究
【摘 要】
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针对植物物种繁多,新物种人工发现归类难问题,提出一种结合植物叶片纹理和边缘轮廓特征元素,对样本加权值建立矩阵并改进目标函数的新方法,将该方法用于检测常见的10种植物的
【机 构】
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三门峡职业技术学院信息传媒学院
【出 处】
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三门峡职业技术学院学报
【发表日期】
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2016年1期
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