基于克隆选择算法和K近邻的植物叶片识别方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 47次 | 上传用户：chcongcong520

【摘要】

：

针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。进行图像预处理后,通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综CSA+KNN进行植物叶片样本训练,并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试,CSA+KNN法识别率为91.37%。与BP神经网络等方法相比较,实验结果表明了该识别方法的有效性以及

【作者】

：

张宁刘文萍

【机构】

：

北京林业大学信息学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2013年07期

【关键词】

：

植物叶片识别克隆选择算法人工免疫系统数字图像分析几何特征纹理特征 plant leaf recognition Clonal Selection Al

【基金项目】

：

国家“973”计划项目

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