基于PCA和AdaBoost.M1的植物叶片图像识别方法

发布时间：2017-09-11 06:14

  本文关键词：基于PCA和AdaBoost.M1的植物叶片图像识别方法

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【摘要】：为了提高植物叶片的识别准确率,提出一种基于PCA和AdaBoost.M1的植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行图像灰度化、二值化以及边缘提取等预处理,然后提取出13个具有比例、旋转、平移不变性的植物叶片特征参数,再利用PCA对这些特征参数进行降维,最后采用AdaBoost.M1分类器对降维处理后的特征参数进行训练和识别。结果表明,该方法可以有效地提高植物叶片图像的识别率。
【作者单位】： 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院;
【关键词】： 叶片识别 PCA AdaBoost.M 图像处理
【基金】：河南省科技计划(编号:152102210357);河南省科技计划(编号:152102210149) 河南省高等学校青年骨干教师资助计划(编号:2014GGJS-084) 河南省高等学校重点科研项目(编号:16A520030) 郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划(编号:XGGJS02);郑州轻工业学院博士科研基金(编号:2010BSJJ038);郑州轻工业学院研究生科技创新基金
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 植物作为地球上物种数量最多的生命形式,是人类生存必不可少的环境资源,它在维护生态平衡、保持水土、改善气候等方面起到了重要的作用。近年来,随着人类社会经济的发展,人与自然界形成竞争,植物种类的多样性正在急剧下降,大量植物处于灭绝的边缘。因此,对植物进行分类研究进

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本文编号：829061