基于深度学习的中草药图像分类方法研究

发布时间：2020-06-05 08:11

【摘要】：中草药在治疗某些疾病方面都有很好的效果,对人类的健康做出了巨大的贡献,但是中草药种类繁多,同一个种类由于生长环境等因素的影响,也会出现不同的形态.有些不同种类的中草药植物却是十分相似的,对它们进行准确的分类是一个比较艰巨的任务。但是,目前对于中草药分类的研究比较少,现有的研究只是对少数的植物进行分类。本文通过设计基于中草药图像的分类方法,实现对中草药的准确分类。目前,对于中草药图像并没有一个非常全面的数据库,所以我们首先收集并建立了包含数量较多的中草药图像数据集。近几年来,深度学习发展迅速,在分类识别这方面已经取得了非常好的效果,所以我们采用深度学习的方法对收集到的中草药植物图像进行分类。我们首先在原始的中草药图像数据集上进行分类,通过对实验结果分析发现图片的背景对分类结果影响很大。因为大部分图像都是在自然状态下拍摄的,所以难免会有十分复杂的背景,这对于分类来说就造成了相当大的干扰。为了消除中草药图像中存在的复杂背景问题,我们对图像进行了分割。图像分割使用自动图像分割方法和手动图像分割方法相结合的方式来提高图像分割的效果。首先通过图像分割算法得到了一部分分割彻底的图像;之后,对于分割效果不好的图片进行手动分割;把这些分割后的图片进行整理,作为数据集;使用深度学习算法对它们进行分类,最终提升了分类的准确率,得到了TOP-1的准确率为72%,TOP-5的准确率为93.6%。
【学位授予单位】：齐鲁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TP391.41;R28

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本文编号：2697762