【摘 要】
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为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了一种基于PCA和SVM的植物叶片识别方法,在对叶片图像进行分割、边缘检测后,提取10个具有旋转、比例、平移不变性的无量纲叶片特征
【机 构】
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宝鸡文理学院电子电气工程系,宝鸡职业技术学院生物工程系,西北农林科技大学机械与电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60975007);宝鸡文理学院重点项目(ZK10157)
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为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了一种基于PCA和SVM的植物叶片识别方法,在对叶片图像进行分割、边缘检测后,提取10个具有旋转、比例、平移不变性的无量纲叶片特征参数,对叶片特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。实验结果表明,本算法女贞、木瓜、五角枫、三角枫等4种植物叶片的识别正确率达97.22%,优于直接用特征参数作为模型输入的识别正确率,且算法具有良好的实时性。
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