牡丹花特征提取及识别技术研究

刘晶晶; 侯凌燕; 杨大利

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牡丹花特征提取及识别技术研究

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针对牡丹花分类问题,提出了提取牡丹纹理和形状特征,使用改进的BP(Back Propagation)神经网络算法进行分类的方法.根据牡丹层数和瓣数相对别的花卉较多的特点,提取25维纹理和形状特征,从10种花卉图片的集合中识别出牡丹,识别率为96.72％.利用楼子类中央高起的花型特点,以及单瓣与千层类层数、瓣数、外轮廓的差异,提取纹理和形状特征,识别出楼子、千层、单瓣三大类,识别率分别为93.56％、87.85％和86.02％.在实验中,分别对比BP神经网络、改进的BP神经网络和SVM(支持向量机)3种方法,结果表明采用改进的BP神经网络的识别系统具有较高的准确率和稳定性.牡丹品种分类自动化的尝试是成功的.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第1期|65-71|共7页
作者
刘晶晶; 侯凌燕; 杨大利;
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作者单位

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

北京信息科技大学计算机学院,北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
牡丹识别; 牡丹分类; 特征提取; BP神经网络; 支持向量机;

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