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J-GLOBAL ID：201702285640026386   整理番号：17A1654323

マルチ特徴融合に基づく植物葉認識研究【JST・京大機械翻訳】

Plant leaf recognition based on fusion of multiple features

著者 (3件)： Gao Liang (北京林業大学 信息学院,北京,100083) ,  Yan Min (北京林業大学 工学院,北京,100083) ,  Zhao Fang (北京林業大学 信息学院,北京,100083)
資料名： Zhejiang Nongye Xuebao  (Zhejiang Nongye Xuebao)
巻： 29  号： 4  ページ： 668-675  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3051A  ISSN： 1004-1524  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 植物の葉の識別は植物の自動分類と識別の重要な分枝として、高い実際の応用価値がある。現在の翼の特性記述の限界と翼の認識精度が低いので,翼画像を研究対象として,まず第一に,画像の前処理を行い,翼の幾何学的特徴とテクスチャ特徴を抽出することによって,翼輪郭の距離マトリックスと隅角部マトリックスを設計した。幾何学的特徴,テクスチャ特徴,および隅角部距離マトリックスに基づく合成類似性を計算することによって,翼を正確に同定した。Flaviaデータセットにおける32種類の合計960枚の葉画像に対して訓練とテストを行った結果、葉画像の多特徴融合に基づく識別方法は葉身の特徴記述能力がより強く、識別精度がより高く、Flaviaデータセットに対する認識率は97.50%に達した。それは,より良い認識効果を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  自動分類 ,  類似性 ,  *画像
準シソーラス用語： 認識率 ,  テクスチャ特徴 ,  幾何学的特徴 ,  認識精度 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： leaf recognition ,  geometric features ,  texture features ,  corner distance matrix ,  comprehensive similarity

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  特徴融合 ,  植物葉 ,  研究