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基于概率神经网络和分形的植物叶片机器识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】提出一种将植物叶片的形状特征与其纹理特征相结合的综合特征识别方法,有效解决了传统的植物机器识别分类特征单一且识别率较低的问题,为植物的快速机器识别提供技术参考。【方法】提取植物叶片样本的综合特征信息,以概率神经网络(PNN)为分类器对所得的特征信息进行训练,训练好的网络用来识别植物叶片的类别,从而确定相应植物的种类。【结果】有效提取了含有8个分量的植物叶片综合特征向量,通过对PNN分类器的训练,实现了30种植物叶片的快速机器识别,平均识别率达98.3%。比较测试表明,若去掉叶片纹理特征,单以其形状特征作为识别依据,平均识别率仅为93.7%。【结论】植物叶片综合特征识别方法有效弥补了传统单特征识别方法的不足,使识别效率得到了较大的提高。 相似文献
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基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别 总被引:9,自引:4,他引:5
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。 相似文献
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《浙江农业学报》2015,(12)
针对植物叶片识别中识别精度低的问题,从叶片特征描述、分类器设计两个角度出发提出了一种基于集成神经网络的植物叶片识别方法。叶片特征由区域几何特征与纹理特征共同构成,其中区域几何特征由不变矩特征和叶片几何描述参数共同构成,叶片纹理特征利用灰度共生矩阵进行提取。在分类器设计方面,采用一种集成神经网络学习算法,用于解决多类别植物叶片分类问题,其基分类器由二类别分类器和互补分类器构成。为避免叶片特征受到旋转等因素的影响,需要对叶片图像进行预处理。在预处理后,利用集成神经网络分类器对叶片样本进行训练与识别。在Flavia叶片数据库中选取20类叶片,每类30张共计600张叶片进行试验,基于集成神经网络的植物叶片识别方法的平均识别精度为91%。与其他叶片识别方法相比,试验结果表明,此方法可以提高叶片识别的精度。 相似文献
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《东北林业大学学报》2020,(6)
以Pl@ntNet Identify、leafsnap等树木叶片数据库中的9500张图片为样本,将叶片的特征融合后作为分类依据;将改进的局部三值模式特征和梯度方向直方图特征采用零均值标准化方法进行融合,采用深度信念网络进行训练、识别和分类。结果表明:融合测试方法识别率可达94.87%,优于其他方法在本数据库的识别率;融合方法比单一特征和支持向量机分类等方法识别率更高,且受光照、噪声等影响的鲁棒性更高;实现了树木叶片的快速识别,解决了依据特征的叶片分类方法识别率较低的问题,改善了已有方法特征选取单一、信息不足和分类器简易等不足。 相似文献
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《西南林业大学学报》2017,(6)
针对植物识别过程中叶片旋转状态下的识别需求,采用植物多特征提取与局部嵌入融合算法,应用支持向量机(SVM)建立分类器对植物叶片进行分类辨识。结果表明:基于分块的局部二值模式(LBP)算法可以提取植物叶片的纹理特征;使用局部线性嵌入(LLE)算法,对高维的LBP特征进行降维,减少了分类识别时间,同时能够达到更好的聚类效果,有效地提高识别率;所提出的植物叶片识别方法对旋转状态下的叶片具有良好的实用性。 相似文献
6.
《浙江农业学报》2017,(2)
基于叶片图像的植物分类方法研究是植物分类学的一个重要研究方向。由于叶片图像的复杂性和对季节、光照等条件比较敏感,使得现有的植物分类方法的分类效果不佳。该文提出了一种基于稀疏表示字典学习的植物物种识别方法,该方法将植物分类问题转化为求解待分类叶片图像对于训练样本植物叶片图像的稀疏表示问题;再利用面向植物叶片图像类别的字典学习,寻求一个较小的、并经过优化的超完备字典来计算待识别叶片图像的稀疏表示。与已有植物分类方法比较,该方法的创新点为直接对原始叶片图像进行处理,不需要从每幅叶片图像中提取颜色、纹理和形状等分类特征,从而极大降低了植物分类方法的复杂度,提高了分类方法的实时性和鲁棒性。在公开的植物叶片图像数据库中对50类植物叶片图像进行了分类实验,识别率高达92%以上。 相似文献
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针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。 相似文献
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基于Fourier描述子和LBP相结合的植物叶片识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对植物叶片的复杂性导致基于叶片植物识别的识别率较低的问题,提出一种基于Fourier描述子和局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)相结合的植物叶片识别方法。首先,利用Canny算法提取叶片的边缘图像,计算其中心-边缘距离序列的傅里叶变换,得到叶片图像的改进Fourier描述子;然后,提取叶片图像的局部二值模式特征;再利用判别典型相关分析算法将植物叶片的Fourier描述子和LBP特征进行融合,得到1个有利于分类的联合映射矩阵,由此将2类特征映射为1个低维特征向量;然后利用K-最近邻分类器进行植物识别。在公开的智能计算实验室(intelligent computing laboratory,简称ICL)叶片图像数据库上进行分类试验,识别率高达94%以上。结果表明,提出的方法是有效可行的,该研究能够为植物物种自动识别系统提供技术参考。 相似文献
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基于深度学习的5种树皮纹理图像识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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水稻害虫图像识别技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。[方法]采用数字图像处理方法对水稻害虫进行图像识别和分类,对水稻害虫的虫体面积、虫体周长、偏心率、形状参数、似圆度、叶状性、球形性等几何形状特征进行提取和研究,并采用支持向量机(SVM)分类器对水稻害虫二化螟、三化螟、稻飞虱、卷叶螟进行分类。[结果]利用所建立的6个特征判别函数对4种水稻害虫进行判别分类,识别率达到96.67%,说明这6个经过筛选的特征具有很强的判别性。[结论]支持向量机分类器的识别方法很好地解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。支持向量机以风险最小化为原则,兼顾训练误差与测试误差的最小化,具体体现在分类模型的选择和模型参数的选择上。 相似文献
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针对在树皮图像分类过程中图像训练数据数量少、识别准确率低的问题,提出一种基于卷积神经网络的小样本树皮图像识别方法。以5种常见树种的树皮图像作为研究对象,在基于卷积神经网络的Inception_v3模型基础上,对原始数据集进行数据增强的一系列操作,扩大数据集的数量;在此基础上,对所有数据集进行白化处理,以降低数据之间的冗余性,使得特征之间相关性较低;采用ReLU激励函数和Dropout方法,防止训练时引起的过拟合现象;同时,在模型的最后添加3层全连接层,增强模型的特征表达能力,采用softmax分类器。最终确定了一个10层CNN模型:5个卷积层、2个池化层、3个全连接层。结果表明,上述网络模型对数据集的识别准确率为94%,并且为验证本研究方法的可行性,分别在MNIST数据集、ImageNet数据集、CIFAR-10数据集进行测试,识别准确率分别为92%、90%、93%。因此,提出的方法在小样本的识别试验中具有较高的识别准确率和一定的可行性。 相似文献
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基于分层卷积深度学习系统的植物叶片识别研究 总被引:5,自引:3,他引:2
深度学习已成为图像识别领域的研究热点。本文以植物叶片图像识别为研究对象,对单一背景和复杂背景图像分别给出了优化预处理方案;设计了一个8层卷积神经网络深度学习系统分别对Pl@antNet叶片库和自扩展的叶片图库中33 293张简单背景和复杂背景叶片图像进行训练和识别,并与传统基于植物叶片多特征的识别方法进行了比较分析。实验证明:本文提供的CNN+SVM和CNN+Softmax分类器识别方法对单一背景叶片图像识别率高达91.11%和90.90%,识别复杂背景叶片图像的识别率也能高达34.38%,取得了较好的识别效果。利用本文实现的分层卷积深度学习识别系统在数据量大而无法做出更多优化的情况下,叶片图像的识别率更高,尤其是针对复杂背景下的叶片图像,取得了极佳的识别效果。 相似文献
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基于图像处理技术,对4种苜蓿叶部病害进行识别研究。利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法对病斑图像作分割,获得了较好的分割效果。结果表明:该分割方法在由4种病害图像数据集整合成的汇总图像数据集上综合得分的平均值和中值分别为0.877 1和0.899 7;召回率的平均值和中值分别为0.829 4和0.851 4;准确率的平均值和中值分别为0.924 9和0.942 4。进一步提取病斑图像的颜色特征、形状特征和纹理特征共计129个,利用朴素贝叶斯方法和线性判别分析方法建立病害识别模型,并结合顺序前向选择方法实现特征筛选,分别获得最优特征子集;同时利用这2个最优特征子集,结合支持向量机(Support vector machine,SVM)建立病害识别模型。比较各模型的识别效果,发现利用所建线性判别分析模型下的最优特征子集,结合SVM建立的病害识别模型识别效果最好,训练集识别正确率为96.18%,测试集识别正确率为93.10%。由此可见,本研究所建基于图像处理技术的病害识别模型可用于识别上述4种苜蓿叶部病害,为苜蓿病害的诊断和鉴别提供了一定依据。 相似文献
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基于多特征融合的花卉种类识别研究 总被引:2,自引:1,他引:1
花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每个种类15幅)进行训练和测试,其中240幅作为训练样本,120幅作为测试样本,并与基于不同特征组合的识别方法进行比较。结果表明:本文提出的基于多特征融合的识别方法具有较高的识别准确率,识别率可以达到92.50%。对通用花卉样本库Oxford 17 flower进行训练与测试,选取其中340幅作为训练样本,170幅作为测试样本,取得了较好的识别效果,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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利用图像识别方法对常见的谷子叶片病害进行判别,为制定合理的病害防治措施提供科学依据。试验采集了谷瘟病、白发病、红叶病、锈病共4种谷子叶片病害的原始图像,运用基于超绿特征的最大类间方差法对谷子叶片病害进行分割,提取谷子叶片病害颜色、形态、纹理等共计19个特征,采用蚁群优化算法选择了8个特征。运用布谷鸟算法(cuckoo search,CS)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子c和径向核函数g,利用SVM对谷子叶片病害进行自动判别。结果表明,当c=80.2662,g=1.8467时,谷子叶片病害和叶片的平均识别率达到99%,表明基于CS-SVM的图像识别方法可对4种谷子叶片病害进行准确分类。 相似文献