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| 基于 PCA 和 SVM 的植物叶片分类方法研究 | |
| 引用本文： | 张昭,杨民仓,何东健.基于 PCA 和 SVM 的植物叶片分类方法研究[J].农机化研究,2013(11). |
| 作者姓名： | 张昭 杨民仓 何东健 |
| 作者单位： | 1. 宝鸡文理学院 电子电气工程系,陕西 宝鸡,721016 2. 宝鸡职业技术学院 生物工程系,陕西 宝鸡,721013 3. 西北农林科技大学 机械与电子工程学院,陕西 杨凌,712100 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60975007)；宝鸡文理学院重点项目 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 叶片图像 分类识别 特征提取 SVM PCA |
Plant Leaves Classification Based on PCA and SVM |
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| Zhang Zhao , Yang Mincang , He Dongjian.Plant Leaves Classification Based on PCA and SVM[J].Journal of Agricultural Mechanization Research,2013(11). | |
| Authors: | Zhang Zhao Yang Mincang He Dongjian |
| Abstract: | |
| Keywords: | leaf image classification and recognition feature extraction PCA SVM |
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