基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法
基于SVM的图像识别与分类算法研究
基于SVM的图像识别与分类算法研究一、前言随着计算机技术的不断发展，图像识别与分类技术也在不断提高。
其中，基于支持向量机（SVM）的图像识别与分类算法以其高效性、可靠性和准确性等优势成为研究热点。
本文旨在探讨基于SVM的图像识别与分类算法及其应用。
二、SVM原理SVM是一种监督学习算法，其核心是构建一个最优的超平面，将样本点分为两类，并使得两类样本点间的距离最大。
SVM分为线性可分和线性不可分两种情况。
1. 线性可分SVM线性可分SVM是在特征空间中找到一个超平面，使得能够将不同类别的样本点完全分开，这个超平面叫做分隔超平面。
对于一个样本点$x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{in})^T$，其对应的类别标志为$y_i \in (-1,1)$。
超平面的表达式为：$$w^T x+b=0$$其中，w是法向量，b是位移。
对于任意的$X$在分隔面上任一点$(x,w^T x+b)=0$，分类标准为：$$f(x)=sign(w^T x+b)$$其中，函数$sign(x)$表示规定了符号规则的函数，即：$$sign(x)=\begin{cases}1 & (x\geq 0) \\ -1 & (x<0)\end{cases}$$显然超平面的位置是存在多种可能的。
SVM寻找最优的超平面的算法本质是一种凸二次规划问题，采用拉格朗日乘子法求解。
2. 线性不可分SVM在实际应用中，很多情况下用一个超平面将不同类别的样本点分割开来是不可能的，这时候就需要使用一些非线性算法将高维空间的数据转化为线性可分的问题，使得可以用SVM进行分类。
通常使用的方法是通过核函数将原始空间映射到一个高维特征空间来实现。
三、基于SVM的图像识别与分类算法步骤1. 数据预处理在进行图像识别与分类之前，需要将原始图像经过预处理。
主要包括以下两个方面：（1）图像归一化处理：将不同大小的图像重置为相同的大小，统一图片的亮度、对比度等。
基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法
１ 问题 的提 出
当前 ， 植 物 叶片 识别 在 农 业信 息 化 和生 态 环 境 保 护 中起 着 非常 重 要 的作 用 ， 因此 受 到 国内外 学 者 的普遍 关注 ， 部分 学者 还做 了一 系列相关 的研 究 ， 取 得 了很多有 益 的研究成 果 。 目前 ， 识别植 物 叶片 的方
入（ Ｓ —ｗＬ Ｌ Ｅ） 算法 和 支持 向量 机 回归 （ Ｓ ＶＲ） 的植
物 叶片 图像 识别 方法 。该方法 利用样 本监 督距 离代 替 ＷＬ Ｌ Ｅ算 法 中的样本 欧式距 离 ， 构 成监督 ＷＬ Ｌ Ｅ 算法 ， 然 后 利用 该 算法 对 叶 片训练 样 本 高维 特 征 进 行维 数 约简 ， 得到高 维训 练样 本 的低维 嵌入 ， 再运 用
基于 Ｓ － ＷＬ Ｌ Ｅ算法和 Ｓ Ｖ Ｒ的植物 叶片图像识别方法
杨 利 ， 叶 明 全
皖南 医学 院计算机 教研 室 ， 安徽芜 湖 ， ２ ４ １ ０ ０ ２
摘要： 针 对 加 权 局 部 线性 嵌 入 （ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， ｗＬ Ｌ Ｅ ） 算 法 不 能 充 分 挖 掘 样 本 类 别 信 息 以及 传 统 流形 学 习 算 法 中利 用 已有 训 练样 本 流 形 邻 域 关 系近 似 得 到 测 试 样 本 低 维嵌 入 的低 精 确 性 ， 提 出 了基 于 监 督 加 权局部线性嵌入（ Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ Ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ Ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ， Ｓ －Ｗ Ｌ Ｌ Ｅ ） 算 法 和 支持 向量 机 回归 （ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖｅ ｃ — ｔ ｏ ｒ Ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ． Ｓ ＶＲ） 的 植 物 叶 片 图像 识 别 方 法 。首 先 利 用 叶 片 样 本 监 督 距 离代 替 Ｗ Ｌ Ｌ Ｅ算 法 中的 欧 式 距 离 ， 对 训 练样本进行降 维； 然 后 学 习训 练样 本 已有 数 据 得 到 Ｓ ＶＲ 模 型 ， 预 测 测 试 样 本 的 低 维 嵌入 ； 最 后 利 用 最 近 邻 分 类 器 分 别 实现 正 负类样 本 以及 负 负类样 本之 间 的识 别 。实 验表 明 ， 该 算 法 不仅 提 高 了正 负类 叶 片 的识 别 精 度 ， 而且 能 够
基于SVM算法的图像识别研究
基于SVM算法的图像识别研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经逐渐成为了一个热门的领域。
在这个领域中，SVM算法作为一种常用的算法，被广泛应用于各种图像识别任务中。
本文将重点探讨基于SVM算法的图像识别研究，并分析其在实际应用中的优缺点。
一、SVM算法简介SVM（Support Vector Machine）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。
它的主要思想是通过寻找能够最大化分类边界的超平面来实现分类任务。
与传统的分类算法相比，SVM算法具有以下几个优点：1. 在高维空间中的效果较好：对于维度较高的数据，传统的分类算法往往会遇到维度灾难的问题。
而SVM算法可以在高维空间中很好地处理这类问题。
2. 避免了局部极小值的问题：在迭代寻找最佳分类超平面的过程中，SVM算法能够克服局部极小值的问题，从而找到全局最优解。
3. 能够处理非线性问题：通过使用核函数（Kernel Function），SVM算法可以将非线性问题转化为它们的对偶形式，并在对偶空间中实现分类。
二、基于SVM算法的图像识别研究1. 图像分类图像分类是图像识别技术的一个重要应用领域。
传统的图像分类方法主要采用特征工程的方法，即对图像进行预处理，提取出其中的特征，然后使用分类算法进行分类。
SVM算法在图像分类中广泛应用，其主要优点是能够处理高维数据，并且能够处理非线性数据。
2. 人脸识别人脸识别是图像识别技术中的一个热门应用领域。
基于SVM算法的人脸识别方法主要分为两种：一是利用SVM算法进行分类，二是使用SVM算法进行特征提取。
对于第一种方法，需要使用特征工程方法先提取出人脸图像的特征，然后将这些特征作为输入数据，使用SVM算法进行分类。
第二种方法则是使用SVM算法进行特征提取，将提取出的特征作为输入数据，然后使用其他的分类算法进行分类。
3. 智能交通系统在智能交通系统中，图像识别技术被广泛应用。
基于SVM算法的智能交通识别系统主要用于车辆识别和车牌识别。
基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究
参 数
网络 层数 各层 节点 数
训练 函数
网络结 构参数
３ １ ０ — １ ０ — ４
ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ｃ ｇ
参数
学 习率 目标误 差
网络结 构参 数
０ ． ０ １ ０ ０ ． ０ ０ １
网络 的训 练情 况如 图 ３所示 。
由表 ５可知 ， 基于Ｓ Ｖ Ｍ 的 叶片识 别 正 确率 比神 经
［ ６ ］ 傅弘， 池哲儒， 常杰 ， 等． 基 于人 工神 经 网络 的 叶脉 信 息
４ 结 论
提 出 了一 种基 于 Ｓ Ｖ Ｍ 的植 物 叶片 分类 识 别 方 法 ， 通 过 图像 处理 提 取 了 １ Ｏ个 适 合 反 映 植 物 叶片 形 态 结 构的特 征 参数 ， 利用 Ｐ Ｓ Ｏ算 法快 速 寻 优 的特 点 ， 对 Ｓ Ｖ Ｍ 分 类 器 的参 数优 化 。实 验 结 果 表 明 ， 本 方法 识 别 供 试 ４种 植 物 叶 片 的正 确识 别 率 达 到 ９ ５ ． ８ ％， 其 效果
径 向核 函数 。
２ ． ２ 神经 网络算 法
Ｂ Ｐ神经 网络 是 一种 广 泛应 用 的 网络模 型 ， 它 是 一 种误 差 回传 神 经 网络 ， 具有非线性 功能的映射 ， 根 据 给定 关 系 的多个 输 入 和 输 出变量 ， 映 射 的 形 式 是 由权
重来 进 行调 节 的 ｌ Ｉ 。考虑 本 文 的识 别要 求 ， 经 过 不 断
２ ０ １ ３年 ５月
农 机 化 研 究
第 ５期
ｇ值 为 ０ ． Ｏ １ 。随后 利 用 ｓ ｖ ｍ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ 函数 对剩 余 １ ３ ０个 样 本进 行 预测 ， 并 与 手 工 标 记 的结 果 进 行 对 比 。针 对 多 项式 核 函数 、 线 性 核 函数 和径 向核 函数 ３类 不 同类 型 核 函数 的 Ｓ Ｖ Ｍ 在利 用 １ ９ ８个训 练 样本 建模 后 ， 对 剩
一种植物叶片图像识别方法[发明专利]
![一种植物叶片图像识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1d30af2153d380eb6294dd88d0d233d4b14e3fdf.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010978200.X(22)申请日 2020.09.17(71)申请人 广东技术师范大学地址 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号(72)发明人 熊建斌 余得正 岑健 王颀 周卫 郭琪伟 朱鹰屏 甄任贺 伍银波 胡俊敏 班勃 徐金雄 肖应旺 李灿飞 李春林 (74)专利代理机构 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299代理人 姜宗华(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种植物叶片图像识别方法(57)摘要本发明公开了一种植物叶片图像识别方法，包括：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
通过本发明，能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息，高效地实现植物叶片图像识别。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 112215082 A 2021.01.12C N 112215082A1.一种植物叶片图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60-80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。
基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别
面， 陈树人等利用植物光谱特性来识别棉花 、 刺儿菜 、 ； 毛文华测量了小麦 、 小藜和荠菜等几 1 100nm 波长范围内的反射率 ， 用选
［8 ］
种杂草在 700
定的特征 波 长 点 建 立 判 别 模 型 识 别 小 麦 和 杂 草
收稿日期： 2012 －08 －07
。
2
2． 1
图像分割
背景分割 目前 ， 国内外杂草背景分割图像多集中于可见光
不仅造成严重的浪费 ， 而且影响农作物产量 、 品质及 农业生产环境
［1 ］
。 精细农业采用变量喷洒的方法 ， 可
以在有效控制杂草的同时减少化学污染 。 实现变量 喷洒的关键技术之一是快速准确地识别杂草 。 目前 ， 自动识别杂草的方法主要有计算机图像识 别法和光谱分析法 。 计算机图像识别法主要利用杂 草的颜 色 、 形 状 和 纹 理 特 征 来 进 行 识 别 。 2004 年 ， Meyer 等使用模糊算法综合超绿特征和超红特征识别 小麦
波段 ， 也有部分使用近红外波段 。 在可见光图像中 ， 作物和杂草多为绿色 ， 土壤为褐色 ， 相互差异较大 ， 因
· 30·
2013 年 8 月 此常用颜色特征分割土壤背景
［9 ］
农 机 化 研 究 。 然而可见光中 ， 绿 2． 2 植物叶片分割
第8 期
色叶子对光的反射受诸多因素的影响 ， 提取的颜色特 导致识别精度不高 ； 而 征尚无法完全识别土壤背景 ， 近红外图像受到光照条件影响较大 ，土壤水分的变化 也会影响分割精度 。 因此 ， 本文研究多光谱图像融合 分割方法 ， 即先对多光谱图像进行融合 ， 再用 Otsu 分 割法分割土壤背景 。 由于一次采集的红 （ R ） 、 绿（ G） 和近红外 （ IR ） 3 幅图像相同位置的像素点一一对应 ， IR － R ， IR － 故无需配准即可进行融合 。 本文运用 IR ， G， G + IR － R 等 4 种常见融合算法［10 －11］ 进行初步的筛 选试验和分析 。 通过对比这 4 种融合方式发现 ： G + IR － R 融合及 IR － G 融合降低了土壤与植被两者的灰度差 ， 不利于 分割 。 单通道 IR 有利于分割 ； 但是由于光照对近红 外图像影响很大 ， 分割效果不稳定 ； 而 IR － R 融合方式 增强了植物和土壤的对比度 ， 有利于土壤背景分割 。 － 因此 ， 本文选用 IR R 多光谱图像融合方式 。 融合多光谱图像后 ， 用 Otsu 分割法对植物与土壤 背景进行分割 。 分割处理后的二值图像中 ， 白色的目 标区域出现一些孔洞 ， 对后续特征参数的提取影响很 对这些孔洞进行填 大 。 为了准确获得杂草目标区域 ， 充， 分割处理结果如图 2 所示 。
基于SVM的地面成像光谱数据田间杂草识别研究
基于SVM的地面成像光谱数据田间杂草识别研究
李颖
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2014(029)001
【摘要】为提高当前田间杂草识别精度,利用地面成像光谱数据研究多特征参与的SVM田间杂草识别方法,根据地面成像光谱数据的特点提取田间作物杂草的多种可区分特征,包括纹理特征、连续统去除后的光谱特征和高光谱植被指数特征,并对高维特征集进行降维,利用多种多特征组合参与SVM田间杂草识别.实验结果证明,在训练样本一致的前提下,多特征参与的SVM田间杂草识别精度优于仅使用原始光谱特征时的情况,使用包含原始光谱特征、纹理特征、高光谱植被指数特征和连续统去除后的光谱特征的多特征组合时田间杂草识别精度最高.
【总页数】5页(P40-43,50)
【作者】李颖
【作者单位】中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室,郑州450003;河南省气象科学研究所,郑州450003
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例 [J], 凌成星;刘华;鞠洪波;张怀清;孙华;由佳;李伟娜
2.基于纹理特征与改进SVM算法的玉米田间杂草识别 [J], 王宏艳;吕继兴
3.基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别 [J], 乔永亮;何东健;赵川源;唐晶磊
4.基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究 [J], 胡盈盈; 王瑞燕; 郭鹏涛; 李茂芬; 梁伟红; 李玉萍
5.基于图像处理的田间杂草识别研究进展与展望 [J], 袁洪波;赵努东;程曼
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植物图像识别算法的研究与应用
植物图像识别算法的研究与应用在现代社会中，随着科技的不断发展，图像识别技术的应用日趋普及。
在生态保护、植物病理学、药用植物的生物制药以及植物种植等诸多领域中，植物图像识别技术成为一种重要的分析和探究途径。
通过对植物图像进行识别，可以实现对植物的特异性解析，同时也可以有效地提高我们对自然世界的认知与效率。
当前，植物图像识别技术的研究和应用已经取得了很大的进展。
下面将从算法相关和应用方面进行详细的探讨。
算法研究植物图像识别技术中主要的算法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）及深度学习（Deep Learning）等。
其中CNN是目前主流的植物图像识别技术之一，它利用卷积、池化等操作，将复杂的图像处理转化为简单的计算，从而达到高效的图像识别效果。
此外，对于植物叶片、花朵等部位的识别，将CNN与循环神经网络（RNN）结合起来，可以达到精确高效的识别效果。
另外，SVM也是植物图像识别技术中比较常用的算法之一。
它通过分离超平面来识别图像，可以有效的降低模型复杂度，并让模型对于多种植物的识别准确度得到提高。
在深度学习方面，将深度学习算法应用于植物图像识别技术中，可以逐步降低人工处理的成本，提高识别效果的准确性和速度。
应用研究植物图像识别技术的应用越来越广泛，研究者们也在不断探索新的应用场景。
在生态保护方面，植物图像识别技术可以帮助人们准确地分析和纠正植被的退化进程，同时可以帮助人们监测森林火灾、灾害等情况，并做出有效的救援措施。
在植物病理学方面，植物图像识别技术可以快速、准确地诊断植物病害和害虫，并及时采取相应的防治措施，有效地降低农业损失，提高产量。
在画像学方面，植物图像识别技术可以帮助种植生产者快速、准确地对药用植物进行分类，并分析其药效，增强药用植物生物制药的实际应用价值。
总之，植物图像识别技术的研究和应用不断深入，为生态保护、农业生产等方面提供了便利。
未来，植物图像识别技术将进一步得到发展，相信会有更多的应用场景，不断推进技术进步。
基于SVM的图像识别技术研究及应用
基于SVM的图像识别技术研究及应用机器学习近几年在计算机科学领域中得到了广泛的应用，其中基于支持向量机（SVM）的图像识别技术也越来越受到了关注。
本文将介绍SVM图像识别技术的基本原理、算法流程和应用场景。
一、SVM图像识别技术的基本原理SVM是一种常用的机器学习算法，它能够对数据进行分类和回归分析。
SVM图像识别技术是基于SVM对图像进行分类，在各个领域中都有着广泛的应用。
其基本原理是将数据映射到高维空间中，从而将不同类型的数据分离开来。
在使用SVM进行图像分类时，需要准备一组标记好的训练样本，这些样本的输入为图像，而输出为对应的标签。
通过对训练样本进行分析和学习，SVM可以得出一组分类规则，然后应用这些规则对未知样本进行分类。
二、SVM图像识别技术的算法流程SVM图像识别技术的算法流程可以分为以下步骤：1、图像特征提取首先需要从输入的图像中提取出鲜明、有代表性的特征，用于描述图像的特点。
通常会选取SIFT、HOG、LBP等算法进行特征提取。
2、训练数据准备将特征提取出来的数据分为不同类别，然后选取一部分进行训练，训练数据的标签即为对应的类别。
3、模型训练使用选择好的SVM算法对训练数据进行训练，根据输出结果的反馈进行参数调整，以求得最佳的分类模型。
4、模型测试使用另一部分数据进行模型测试，检验模型的准确性和可靠性。
5、应用当模型的准确性达到要求后，就可以将其应用于实际的场景中进行图像识别任务。
三、SVM图像识别技术的应用场景1、人脸识别在人脸识别中，SVM可以用于人脸检测和人脸识别任务，通过训练模型对输入图像中的人脸进行自动识别。
这种技术被广泛用于人脸门禁系统、人脸支付系统等领域。
2、车型识别在交通领域中，SVM图像识别技术可以应用于车型的识别。
通过对车辆图像中的特征进行提取和分析，对不同型号的汽车进行准确的识别。
这种技术对于交通监管和追踪犯罪嫌疑人等任务都有着重要的作用。
3、医学图像识别在医学领域中，SVM图像识别技术可以应用于医学图像的诊断和分析。
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，植物叶片特征提取与识别技术已成为植物生态学、农业科学、植物病理学等多个领域的研究热点。
在自然生长状态下，植物叶片的形态、颜色、纹理等特征是植物分类、物种识别、生态环境监测等研究的重要依据。
本文旨在研究自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法，为相关领域的研究提供理论支持和技术支撑。
二、植物叶片特征提取2.1 形态特征提取植物叶片的形态特征是叶片识别的重要依据。
通过计算机视觉技术，可以提取叶片的轮廓、面积、长宽比、边缘特征等。
其中，轮廓和边缘特征可以通过图像处理技术进行提取，如Canny 边缘检测算法、Sobel算子等。
面积、长宽比等特征则可以通过图像分析软件进行计算。
2.2 颜色特征提取植物叶片的颜色特征也是重要的识别依据。
可以通过颜色空间转换、颜色直方图等方法进行颜色特征提取。
其中，颜色空间转换可以将RGB颜色空间转换为HSV、Lab等颜色空间，以便更好地描述颜色特征。
颜色直方图则可以反映图像中颜色的分布情况。
2.3 纹理特征提取纹理特征是描述植物叶片表面细节的重要特征。
可以通过灰度共生矩阵、自相关函数、小波变换等方法进行纹理特征提取。
其中，灰度共生矩阵是一种常用的纹理特征提取方法，可以反映图像的灰度分布和排列规则。
三、植物叶片识别方法3.1 基于机器学习的识别方法基于机器学习的植物叶片识别方法主要包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等。
这些方法需要大量的训练样本，通过训练模型来识别不同类别的植物叶片。
其中，神经网络方法可以自动提取图像中的特征，具有较高的识别精度和鲁棒性。
3.2 基于深度学习的识别方法基于深度学习的植物叶片识别方法是近年来研究热点。
通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，可以自动学习和提取图像中的深层特征，实现高精度的植物叶片识别。
同时，深度学习模型还可以处理复杂的背景干扰和光线变化等问题。
基于特征融合和SVM的植物病害检测
基于特征融合和SVM的植物病害检测
吴泽翔;赵杰;胡晓
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】传统的植物病害往往依赖经验与肉眼观察,效率低下、容易出错。
提出了一种基于植物图像特征的病害检测方法。
对植物叶部图像进行分割、提取纹理特征和颜色特征,得到融合特征,最后利用机器学习中的支持向量机进行训练,对待测植物的叶片图像进行病害检测。
实验以黄瓜为例,得到较好的效果。
【总页数】3页(P39-41)
【关键词】特征融合;植物病害;支持向量机
【作者】吴泽翔;赵杰;胡晓
【作者单位】商洛学院电子信息与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于特征融合和交叉核SVM的快速行人检测方法
2.基于特征融合的加权SVM 音频隐写分析算法
3.基于特征融合和KPCA_GA-SVM的滚动轴承故障诊断
4.基于特征融合与IAFSA-SVM的滚动轴承故障诊断方法
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一种基于SVM分类器的竹子叶片分类识别方法[发明专利]
![一种基于SVM分类器的竹子叶片分类识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/d4ae290a524de518974b7d59.png)
专利名称：一种基于SVM分类器的竹子叶片分类识别方法专利类型：发明专利
发明人：周必铙,林树燕,朱强根,徐薪璐,卞丽丽,丁雨龙
申请号：CN202011463412.0
申请日：20201214
公开号：CN112507890A
公开日：
20210316
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于SVM分类器的竹子叶片分类识别方法，属于竹子分类技术领域。
该方法包括(1)获取待分类识别的叶片图像，然后给图片加上转化实际长度与图像分辨率的标板，并对图像依次进行等比例缩放、灰度化、边缘检测、膨胀和腐蚀处理；(2)提取叶片形状特征参数和颜色特征参数，将提取到的叶片参数数据输入到训练好的分类模型中进行识别；(3)输出识别得到的竹子所属种类。
本发明采用训练好的算法模型，通过对颜色特征进行标准化和模型参数的优化，进一步提升了竹种识别的精度。
申请人：南京林业大学
地址：210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号
国籍：CN
代理机构：南京申云知识产权代理事务所(普通合伙)
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《2024年自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》范文
《自然生长状态下植物叶片特征提取与识别方法研究》篇一摘要：本研究针对自然生长状态下的植物叶片，探讨其特征提取与识别方法。
通过采集多种植物叶片图像，利用图像处理技术进行特征提取，并结合机器学习算法对叶片进行分类和识别。
本论文首先介绍了研究背景与意义，随后详细阐述了研究内容与方法，最后对实验结果进行了分析并得出结论。
一、引言随着科技的发展，植物叶片的识别与分类在农业、生态学、植物学等领域具有重要应用价值。
传统的叶片识别方法多依赖于人工鉴定，但在大规模的植物识别中，效率较低。
因此，本研究旨在利用现代图像处理技术和机器学习算法，实现对自然生长状态下植物叶片特征的自动提取与识别。
二、文献综述近年来，植物叶片特征提取与识别方法得到了广泛的研究。
从早期的基于形态学的方法，到后来的基于光谱特性的方法，再到现在的基于图像处理和机器学习的方法，技术手段不断更新。
本文将重点介绍基于图像处理和机器学习的叶片特征提取与识别方法。
三、研究内容与方法1. 数据采集为保证研究的全面性，我们采集了多种自然生长状态下的植物叶片图像。
这些图像包括不同种类、不同生长阶段、不同光照条件下的叶片，以确保我们的研究具有广泛的适用性。
2. 图像预处理对采集的图像进行预处理，包括去噪、增强、二值化等操作，以便更好地提取叶片特征。
3. 特征提取利用图像处理技术，提取叶片的形状、纹理、颜色等特征。
这些特征将作为后续分类和识别的依据。
4. 机器学习算法应用将提取的特征输入到机器学习算法中，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等，对叶片进行分类和识别。
四、实验结果与分析1. 实验设置我们采用交叉验证的方法，对不同算法和参数进行测试，以评估其性能。
2. 特征提取结果通过图像处理技术，成功提取了植物叶片的多种特征，包括形状、纹理、颜色等。
这些特征在后续的分类和识别中发挥了重要作用。
3. 识别结果与分析实验结果表明，基于机器学习的叶片识别方法具有较高的准确性和稳定性。
基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法研究的开题报告
基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法研究的开题报告一、研究背景近年来，随着社会的不断发展和科学技术的进步，计算机视觉技术在农业、医疗、安全等领域得到了广泛应用。
其中，植物叶片图像识别技术在农业领域具有重要意义。
通过识别植物叶片图像，可以提高农业生产效率、降低作物病害发生率、提高农民收益等。
传统的植物叶片图像识别方法主要是基于特征提取和分类器构建，但这些方法存在一定缺陷，比如特征提取受限于人工设计和选择，分类器构建难度大，对分类效果依赖较大等。
因此，基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法成为当前的研究热点。
流形学习算法是一种非线性降维方法，能够在保持原始数据局部结构的同时实现对高维数据的降维和可视化，具有处理高维数据的能力。
二、研究内容本文将研究基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法。
具体研究内容包括：1.提取叶片图像局部特征：选取适合流形学习算法的叶片图像局部特征，通过特征提取实现对叶片图像的降维。
2.构建流形学习模型：选取合适的流形学习算法，构建植物叶片图像的流形学习模型。
3.实现植物叶片图像识别：通过流形学习模型实现植物叶片图像识别，包括分类结果的评估和优化。
三、研究意义本文的研究可以实现基于流形学习算法的植物叶片图像识别，具体意义包括：1.提高植物叶片图像识别的准确率和鲁棒性。
2.克服传统方法中特征提取和分类器构建的局限性。
3.为农业领域的自动化生产提供技术支持，促进农业产业升级。
四、研究方法本文的研究采用以下方法：1.文献综述：对基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法进行综述，了解现有方法的发展、优缺点以及应用领域。
2.实验验证：从植物叶片数据集中选取数据样本进行实验验证，比较不同流形学习算法在植物叶片图像识别中的表现。
3.评估优化：对实验结果进行评估，并提出优化措施，进一步提高识别准确率和鲁棒性。
五、预期结果本文预期实现基于流形学习算法的植物叶片图像识别方法，并取得如下结果：1.提取适合流形学习算法的叶片图像局部特征，实现对叶片图像的降维。
基于SVM的图像识别算法研究与应用
基于SVM的图像识别算法研究与应用近年来，随着机器学习和深度学习的发展，图像识别技术得到了极大的提升。
其中，基于支持向量机（SVM）的图像识别算法被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等领域，具有较好的鲁棒性和高准确度。
本文将对基于SVM的图像识别算法进行探讨和研究，分析其原理和应用，并探讨其发展前景。
一、SVM算法原理作为一种经典的监督学习模型，SVM可以在高维空间中进行分类。
其核心思想是构造一个超平面，将不同类别的数据点分隔开。
具体来说，对于二分类问题，SVM通过求解以下优化问题得到分类超平面：$$ \min_{w,b}\frac{1}{2}\Vert w\Vert^2+C\sum_{i=1}^n \xi_i$$其中，$w$为超平面的法向量，$b$为偏置常量，$\xi_i$为松弛变量用于允许某些样本点错误分类，$C$为正则化系数，用于权衡分类错误与模型复杂度。
SVM通过核函数将低维数据映射到高维空间，从而解决低维空间中线性不可分的问题。
常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基函数等。
其中，径向基函数具有普适性，可以处理任意复杂的非线性问题。
二、SVM算法在图像识别中的应用SVM算法在图像识别中广泛应用，其分类效果优秀，可以有效地识别和分类图像。
常见的图像识别应用包括图像分类、目标检测和人脸识别等。
以下分别对这些应用进行探讨。
1. 图像分类图像分类是图像识别领域中的一个重要问题，其目的是将图像分为多个类别。
例如，将动物图片分类为狗、猫、鸟等类别。
SVM算法可以通过学习一些标记的样本图像来训练模型，从而实现对新图像的分类。
具体地，在训练过程中，SVM算法可以对每张图片提取特征信息，例如颜色、纹理等特征，并将其转换为高维特征向量。
然后，通过SVM算法对样本数据进行分类学习，得到分类超平面。
最后，利用训练好的分类器对新的图片进行分类、识别。
2. 目标检测目标检测是图像识别中另一个重要问题，其目的是在图像中检测出特定目标的区域。
植物病虫害图像识别
植物病虫害图像识别引言植物病虫害是农作物生产中常见的问题，由于病虫害的种类繁多、分布广泛，对农业生产造成了巨大的经济损失。
传统的病虫害检测和识别方法耗时耗力，难以满足大规模农作物监测的需求。
随着计算机视觉和机器学习的发展，植物病虫害图像识别成为一种快速、准确的检测方法。
本文将介绍植物病虫害图像识别的原理、方法和应用。
原理植物病虫害图像识别的原理是基于图像处理和机器学习技术。
首先，需要获取植物病虫害的图像，可以通过无人机、智能手机等设备进行采集。
然后，对图像进行预处理，包括图像增强、去噪等操作，以提高后续的识别准确性。
接下来，使用特征提取算法从预处理后的图像中提取有用的特征，包括形状、色彩、纹理等特征。
最后，使用机器学习算法对提取的特征进行分类或回归，以实现对植物病虫害的识别和预测。
方法图像采集植物病虫害图像的采集是植物病虫害图像识别的第一步。
可以选择使用无人机、智能手机、监控摄像头等设备进行图像的采集。
在采集图像时，应注意光照条件、角度和距离等因素，以获取清晰且具有代表性的图像样本。
图像预处理采集到的植物病虫害图像通常包含噪声和其他干扰。
因此，在进行图像识别之前，需要对图像进行预处理。
预处理的主要目标是去除噪声、增强图像的细节，以提高后续的识别准确性。
常用的图像预处理技术包括图像平滑、图像增强、边缘检测等。
特征提取特征提取是植物病虫害图像识别的关键步骤。
特征提取的目标是从图像中提取出有助于区分不同类别的有用信息。
常用的特征包括形状特征、色彩特征和纹理特征。
形状特征包括轮廓、面积、周长等；色彩特征包括颜色直方图、颜色矩等；纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换等。
分类与预测特征提取后，需要对提取的特征进行分类或回归，以实现对植物病虫害的识别和预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
这些算法可以通过训练数据对模型进行训练，然后使用测试数据对模型进行验证和评估。
应用植物病虫害图像识别在农业生产中有着广泛的应用。
基于加权局部线性嵌入的植物叶片图像识别方法
基于加权局部线性嵌入的植物叶片图像识别方法张善文;王献峰【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2011(27)12【摘要】局部线性嵌入(LLE)是一种经典的流形学习算法,它通过保持近邻样本点之问的最小重构权值不变,将原始样本点投影到低维空间.但由于 LLE对噪声比较敏感,为了提高LLE的鲁棒性,提出了一种加权LLE (WLLE)算法.首先,利用热核函数计算每个样本点的重要性值；然后将每个样本点的重要性值加入到LLE算法的代价函数中,使得噪声点和样本外点得到了很好抑制.最后由真实的植物叶片图像数据库上的实验结果证实了WLLE算法的有效性和可行性.%Locally linear embedding (LLE) is a classical and effective manifold learning method, which can project the original samples into a low dimensional space by preserving the least reconstructed weights among the neighbor points. But LLE is very sensitive to noisy points and outliers. In order to improve the robust of LLE, a weighted LLE (WLLE) algorithm was proposed in this paper. The importance score of each point was obtained by the heat kernel function. The importance scores were then added into the cost function of WLLE. The undesirable effect resulted by the noisy points and outliers on the embedding result can be largely reduced. The experimental results based on the real-world plant leaf databases show the effectiveness and feasible of the proposed method.【总页数】5页(P141-145)【作者】张善文;王献峰【作者单位】西京学院工程技术系,西安710123;中国科学院合肥智能机械研究所,台肥230031;西京学院工程技术系,西安710123【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于PCA和AdaBoost．M1的植物叶片图像识别方法 [J], 朱颢东;吴迪;孙振;李红婵2.基于D-LLE算法的多特征植物叶片图像识别方法 [J], 丁娇;梁栋;阎庆3.基于分段面积比的植物叶片图像识别方法研究 [J], 殷云霞;孟庆全;徐先韬4.基于灰度共生矩阵与局部线性嵌入的金属断口图像识别方法研究 [J], 韩太坤;李志农5.基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法 [J], 郑一力;张露因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３
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中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． ４ １ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ０ — ２ １ ６ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ４－ ０ ０ ０ ６ １ ＂ ０ ７
Ｒｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ ｏ ｆ ｐ ｌ ａ ｎ ｔ ｌ ｅ ａ ｖ ｅ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｗ ＬＬＥ ａ ｎｄ ＳＶＭ
处理后的含有高斯噪声 叶片图像进行特 征提取 ， 然后采用 Ｓ Ｖ Ｍ分类机制对 叶片图像进 行训 练和识别 ， 最后 在
真实的植物 叶片 图像数据库 中提取 植物 叶片 图像 进行分 类实 验． 实 验结果 表 明该 方法能 提高 叶片图像 的分
类率．
关键词 ： 流形学 习 ； 局部线性嵌入 ； 加权局部线性嵌入 ； 特征提取 ； 支 持向量机 ； 植物 叶片识别
丁 娇 ， 梁 栋 ， 阎 庆
２ ３ ０ ０ ３ ９ ） （ 安徽大学 电子信息工程学 院 ， 安徽 合肥 摘
要： 针 对局部线性嵌入 （ Ｌ Ｌ Ｅ ） 算法易受噪声影响 ， 以及最近邻分类器不能有效识别植物 叶片图像 ， 提 出一
种基于加权局部线性嵌入 （ ＷＬ Ｌ Ｅ） 和支持 向量机 （ Ｓ Ｖ Ｍ） 的植 物叶片图像识别方法． 首 先利 用 ＷＬ Ｌ Ｅ算法对 预
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ，ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ Ｌ Ｌ Ｅ， ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ａ ｒ ｅ ｓ ｔ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｅ ｒ
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２ ０ １ ３年 ７月
第３ ７卷 第 ４期
安 徽 大 学学 报 （ 自然 科 学 版 ） Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａ ｎ ｈ ｕ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
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