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特征融合在植物叶片识别中的应用研究: 收藏
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引用; 《软件导刊》2020年第10期19卷 71-75页; 作者：陆楷煜夏春蕾戴曙光靖浩翔马玉文彭铄期盛旭阳上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093; 利用模式识别领域的特征融合方法进行植物叶片识别,植物叶片对植物种类分辨与认知具有重大作用,其纹理、形状是分辨植物种类的一个极佳指标。以植物叶片为研究对象,提取叶片的LBP纹理特征、HOG纹理特征以及形状特征,设计多特征融合模型...; 利用模式识别领域的特征融合方法进行植物叶片识别,植物叶片对植物种类分辨与认知具有重大作用,其纹理、形状是分辨植物种类的一个极佳指标。以植物叶片为研究对象,提取叶片的LBP纹理特征、HOG纹理特征以及形状特征,设计多特征融合模型,基于ECOC-SVM多分类器对UCI数据集32种640张植物叶片图像进行训练、分类。实验结果表明,基于多特征融合模型训练的ECOC-SVM对数据集中的叶片有很好的描述能力,识别率达92%,识别效果较好。; 来源：详细信息评论

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