【摘 要】
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为了提高植物叶片图像识别的准确率，提出一种基于差异性值监督局部线性嵌入（D-LLE）算法的多特征植物叶片图像识别方法。该方法提取叶片的颜色、形状和纹理作为叶片多特征，在加权
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61172127);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20113401110006);安徽省自然科学基金(No.1208085QF104);安徽省高校优秀青年人才基金项目(No.2012SQRL017ZD)
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为了提高植物叶片图像识别的准确率，提出一种基于差异性值监督局部线性嵌入（D-LLE）算法的多特征植物叶片图像识别方法。该方法提取叶片的颜色、形状和纹理作为叶片多特征，在加权局部线性嵌入（WLLE）算法中引入样本的差异性值构成差异性值监督LLE算法（D-LLE）对叶片高维特征进行降维，在低维空间采用最近邻分类器实现叶片的识别。该方法所用的叶片多特征比单一特征像素值更能描述叶片图像，同时差异性值能够充分挖掘样本的类别信息。基于实拍的叶片图像数据库的实验结果表明，该方法有效提高了叶片的识别精度。
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