基于联合稀疏模型的黄瓜病害自动识别

• 作者: 吴亚榕 李键红
• 来源期刊: 湖南农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 黄瓜病害识别 多任务学习 联合稀疏模型 加速近端梯度 图像分割 特征抽取
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 444-448
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13331/j.cnki.jhau.2019.04.018

摘要

提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构.通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别.试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67％,较稀疏表示分类算法提高5.7％,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴亚榕	仲恺农业工程学院机电学院	18	19	2.0	2.0
2	李键红	广东外语外贸大学语言工程与计算实验室	7	7	2.0	2.0