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計算機模式識別植物分類國內外研究現狀

時間:2019-04-27 15:22來源:畢業論文
大約在90年代中期左右,計算機模式識別被用于植物的自動分類識別的計算機技術在國內逐步發展起來。而國外相對于我國在這一方面發展較早一些。國外對于植物的分類識別的研究大概

大約在90年代中期左右,計算機模式識別被用于植物的自動分類識別的計算機技術在國內逐步發展起來。而國外相對于我國在這一方面發展較早一些。國外對于植物的分類識別的研究大概開始于80年代中期左右。葉片的形狀和紋理是當時國內外研究的基礎。而對于花卉圖像分類識別方面的研究相對較少,因為相對于葉片而言,花朵的特征比較復雜,對于分割提取的計算機技術要求較高。植物花朵自身的多樣性造成了分割提取特征的困難:第一,花朵除了自身會有重瓣,卷曲之外,還有葉片等背景,造成花卉圖像分割比較困難。第二,外在光照等環境因素還會導致花朵顏色發生變化,顏色特征也不夠穩定。而且即便是同一種植物的顏色會有深淺不一的變化,花朵的形狀也不是固定的。34939
    Miao Zhenjiang等人提出的面向對象的模式識別方法識別玫瑰花種類,主要是在玫瑰花特征分割提取方法上進行了改進,同時也是對之前提出使用模糊集概念的算法描述玫瑰花的特征的基礎之上進行了算法上的改進,系統可以自動處理玫瑰花的相關特征來識別玫瑰花種類。Takeshi綜合了花朵顏色,形狀,葉子等相關特征的基礎之上提出了分類識別野花的方法,對野花花朵進行了分類識別。通過算法上的改進,野花的識別率可達90%。Nixiang Hong研究小組對植物花朵圖像的分割的圖像處理部分、花朵相關的特征提取、以及高效的分類器設計進行了深入的研究。主要是計算植物花朵圖像的多個方面的相關特征,每個特征能夠反映植物花朵的不同方面,分別是融合局部形狀和紋理、邊界形狀、花瓣整體空間分布以及顏色特征,再采用SVM分類器分類進行分類識別,最后對植物花卉的識別率達到72.8%。吳清鋒選擇中草藥植物花卉圖像為研究對象,采用感興趣區域的圖像分割方法提取花朵圖像,最后通過顏色、紋理、形狀等三個視覺特征的分割提取,進行中草藥花卉種類的識別。陳小芬以植物花卉圖像為研究對象,分別研究了植物花卉的分割、底層視覺特征的提取以及采用支持向量機分類器對圖像進行檢索等問題,最后對15類植物花卉進行了識別,取得了一定的進展。論文網

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