【摘 要】
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为提高农田害虫图像识别分类的准确率,提出一种基于多特征字典学习的害虫图像自动分类方法。首先,利用监督字典学习的方式,对每一类害虫图像构建多特征过完备字典。为进一步
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,中国科学技术大学信息科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31401293);国家科技支撑计划项目(2014BAD10B08);安徽省科技攻关计划项目(1401032010)
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为提高农田害虫图像识别分类的准确率,提出一种基于多特征字典学习的害虫图像自动分类方法。首先,利用监督字典学习的方式,对每一类害虫图像构建多特征过完备字典。为进一步增强计算机在复杂情况下对害虫图像的辨识能力,应用构造的过完备字典对害虫图像进行多特征稀疏表示。最后,通过最小化害虫图像的重构误差实现自动分类。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提高了害虫图像识别的准确率。
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