论文摘要
提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约,最后在低维空间采用最近邻分类器完成待测叶片图像的类别判断.该方法解决了传统直角坐标下提取叶片图像特征参数计算量大,运算时间长等问题,且WLLE算法具有较好的数据降维及聚类效果.由实验结果表明,该方法不仅减少了叶片图像的识别时间,同时还大大提高了叶片图像的识别率.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 丁娇,张天飞,龙海燕,张磊
关键词: 图像识别,特征提取,极坐标,加权局部线性嵌入,最近邻分类器
来源: 太原师范学院学报(自然科学版) 2019年03期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 生物学,计算机软件及计算机应用
单位: 安徽信息工程学院电气与电子工程学院
基金: 安徽省自然科学研究项目:基于机器视觉的动态手势识别系统研究(KJ2018A0630)
分类号: Q944;TP391.41
页码: 45-49
总页数: 5
文件大小: 132K
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标签：图像识别论文; 特征提取论文; 极坐标论文; 加权局部线性嵌入论文; 最近邻分类器论文;