文献类型：期刊文章

作　　者：王丽君[1] 淮永建[1] 彭月橙[2]

机构地区：[1]北京林业大学信息学院 [2]北京林业大学艺术设计学院

出　　处：《北京林业大学学报》

基　　金：中央高校基本科研业务费专项(RW2011--29)

年　　份：2015

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：55-61

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、JST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。

关 键 词：观叶植物 叶片图像 特征提取 识别  支持向量机

分 类 号：S718.3[林学类] TP391.4]