牡丹花特征提取及识别技术研究

• 作者: 侯凌燕 刘晶晶 杨大利
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 牡丹识别 牡丹分类 特征提取 BP神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 65-71
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.01.014

摘要

针对牡丹花分类问题,提出了提取牡丹纹理和形状特征,使用改进的BP(Back Propagation)神经网络算法进行分类的方法.根据牡丹层数和瓣数相对别的花卉较多的特点,提取25维纹理和形状特征,从10种花卉图片的集合中识别出牡丹,识别率为96.72％.利用楼子类中央高起的花型特点,以及单瓣与千层类层数、瓣数、外轮廓的差异,提取纹理和形状特征,识别出楼子、千层、单瓣三大类,识别率分别为93.56％、87.85％和86.02％.在实验中,分别对比BP神经网络、改进的BP神经网络和SVM(支持向量机)3种方法,结果表明采用改进的BP神经网络的识别系统具有较高的准确率和稳定性.牡丹品种分类自动化的尝试是成功的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯凌燕	北京信息科技大学计算机学院	35	151	7.0	11.0
2	杨大利	北京信息科技大学计算机学院	45	116	6.0	9.0
3	刘晶晶	北京信息科技大学计算机学院	2	3	1.0	1.0