文献类型：期刊文章

作　　者：王路[1] 张蕾[2] 周彦军[2] 曾晓云[2] 孔俊[2]

机构地区：[1]吉林财税高等专科学校信息系,长春130062 [2]东北师范大学计算机学院,长春130024

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》

基　　金：国家自然科学基金(批准号:10501005).

年　　份：2007

卷　　号：45

期　　号：3

起止页码：421-426

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、INSPEC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络识别植物种类.实验结果表明,该方法对植物种类的识别效率较高.

关 键 词：计算机自动植物种类识别  2-D  GABOR滤波 LVQ神经网络

分 类 号：TP391]