文件名称：论文研究-干旱区植物叶片识别研究.pdf
文件大小：645KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-26 09:38:37
论文研究
现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片，而干旱区植物叶片多呈针叶，因此不适合干旱区植物叶片的识别，使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别，不利于对干旱区植物叶片的进一步研究。提出使用差异性值监督局部线性嵌入算法D-LLE，充分挖掘样本之间的类别信息，提高干旱区植物叶片的识别效率。首先利用金字塔梯度方向直方图（PHOG）的方法提取叶片图像特征，再使用PCA、LLE、WLLE、D-LLE等主流的降维算法，对提取的PHOG特征进行降维，最后建立支持向量机（SVM）的分类模型对植物叶片图像分类。经过这四种降维算法后的平均识别率分别为76.3%、85.3%、89.1%、95.5% ；骆驼刺、苦豆子和沙枣的叶片正确识别率，相对其他植物叶片较低。通过实验证明了PHOG特征在植物叶片特征提取的可行性，使用D-LLE算法相比传统特征降维的算法具有更高的效率，且较适合于干旱区植物叶片的自动识别分类。