【摘 要】
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为提取高效的植物形态学特征,提升在图像中植物的识别准确率,结合植物的宏观整体轮廓和微观局部纹理特征,提出融合式双特征神经网络(HDF-CNN)进行植物识别。采用并行双通道方案,充分利用密集残差网络增强植物器官细节纹理描述,采用另一个大卷积核CNN提取植物全局轮廓特征,将宏观和微观的特征融合后得到一个全面的植物特征。实验结果表明,与常见的图像识别方法相比,该方法能提取到精准高效的植物图像特征,取得了
【机 构】
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贵州师范学院数学与大数据学院,贵州师范学院大数据科学与智能工程研究院
【基金项目】
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贵州省科技计划基金项目(黔科合基础[2018]1121),贵州省科技厅国家科技部和国家自然科学基金奖励补助基金项目(黔科合平台人才[2017]5790-09),贵州师范学院一流大学建设基金项目(贵师院发[2018]100号),贵州省科学技术基金计划基金项目(黔科合基础[2016]1116)。
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为提取高效的植物形态学特征,提升在图像中植物的识别准确率,结合植物的宏观整体轮廓和微观局部纹理特征,提出融合式双特征神经网络(HDF-CNN)进行植物识别。采用并行双通道方案,充分利用密集残差网络增强植物器官细节纹理描述,采用另一个大卷积核CNN提取植物全局轮廓特征,将宏观和微观的特征融合后得到一个全面的植物特征。实验结果表明,与常见的图像识别方法相比,该方法能提取到精准高效的植物图像特征,取得了更高的识别准确率。
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