有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
- 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
- 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
模式识别在植物分类中的应用严锐业宁业巧林赵志成南京林业大学信息科学与技术学院江苏南京摘要应用计算机图像处理技术和模式识别方法研究植物分类本文提出了一种基于植物叶片图像的植物分类方法本实验在进行了平滑去噪阈值分割形态学处理后提取了相对形状特征参数和基于灰度共生矩阵的纹理特征参数最后利用分类器并分别使用了四种常用核函数进行效果比较通过对种植物总计个叶片图像进行实验得到高达的识别正确率为深入研究植物分类奠定了一定的理论基础关键词植物分类图像处理机器学习模式识别数据挖掘中图分类号文献标志码文章编号植物是
模式识别在植物分类中的应用 严锐，业宁，业巧林，赵志成 （南京林业大学 信息科学与技术学院，江苏 南京210037） 摘要：应用计算机图像处理技术和模式识别方法研究植物分类，本文提出了一种基于植物叶片图像的植物分类方法。本实验在进行了平滑去噪、阈值分割、形态学处理后，提取了相对形状特征参数和基于灰度共生矩阵的纹理特征参数。最后利用SVM分类器并分别使用了四种常用核函数进行效果比较。通过对8种植物，总计240个叶片图像进行实验，得到高达95.6%的识别正确率，为深入研究植物分类奠定了一定的理论基础。 关键词：植物分类；图像处理；机器学习；模式识别；数据挖掘 中图分类号：TP391.4
文档评论（0）