基于降维LBP与叶片形状特征的植物叶片识别方法

• 作者: 付波 单治磊 杨章 赵熙临
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 植物识别 局部二值模式 主成分分析 叶片形状特征
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 173-176,187
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1608-0031

摘要

为解决由于植物叶片特征的相似性以及叶片旋转导致植物识别率较低的问题,提出一种基于降维局部二值模式(LBP)与叶片形状特征相结合的植物叶片识别方法.首先利用LBP算法提取高维叶片纹理信息,通过主成分分析方法(PCA)对高维叶片特征降维;同时考虑叶片的形状特征,将LBP旋转不变性特征与叶片形状特征有效结合,在低维空间利用k近邻法(KNN)实现叶片的分类与识别.实验结果表明该方法具有较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付波	湖北工业大学电气与电子工程学院	50	233	8.0	14.0
2	赵熙临	湖北工业大学电气与电子工程学院	42	165	8.0	11.0
3	单治磊	湖北工业大学电气与电子工程学院	5	17	2.0	4.0
4	杨章	湖北工业大学电气与电子工程学院	2	11	1.0	2.0