植物叶图像特征分析和分类检索

发布时间：2017-11-29 16:34

  本文关键词：植物叶图像特征分析和分类检索

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【摘要】：研究基于植物叶特征的植物属种自动图像分类检索技术。为了解决植物属种众多引起的分类困难,综合应用了图像分类和图像检索的一些概念模型和方法,如根据图像检索概念,构建以叶形和叶缘特征变化为依据的阔叶类植物(单叶)分类语义字典;根据图像分类原理,设计字典各层分支结点的描述符;根据相似概率索引方法,推求字典叶节点成员属于特定植物种的概率,进而实现对植物属种做图像分类索引的功能。以适量样本所做的分类实验表明:面积凹凸比、长宽比、右边界非线性拟合二次项系数、上边界非线性拟合二次项系数、最宽处位置指数等描述符对于阔叶植物分类有效。通过这些描述符可以将31类阔叶植物划分到8个叶节点,并检索其具体属种;全局分类精度平均为94.19%。并初步证明了如下结论:"分类语义字典组织的分层分类+叶节点成员相似性检索"的技术框架,可以有效扩大植物属种辨识数量、提高辨识精度,是植物数字搜索引擎合理有效的概念模型。
【作者单位】： 华东师范大学地理科学学院;上海植物园科研中心;华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41071275) 国家理科基地科研训练及科研能力提高项目(J1310028)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 植物属种信息是植物功能相关建模的重要支持数据。然而,植物种类的丰富性和形态多样性使植物分类的理论和方法面临严峻挑战。即使是资深的植物分类学家也只能辨识特定区域的部分植物种。与植物的丰富和多样性相比,植物分类学家永远短缺,而引起所谓“分类障碍”问题[1]。随着数

【参考文献】

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本文编号：1237423