【摘要】：在盡量短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)葉片圖像識(shí)別對(duì)研究、保護(hù)植物具有重要的實(shí)踐意義；然而人工分析和處理爆炸性增長(zhǎng)的葉片圖像數(shù)據(jù)幾乎是不可能完成的。因而,使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行輔助的植物識(shí)別來(lái)提高植物葉片圖像識(shí)別效率、減少人工成本是現(xiàn)在的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的葉片識(shí)別由于提取的特征不夠充分或者是分類器模型復(fù)雜度不夠,導(dǎo)致葉片種類增加到一定數(shù)量后識(shí)別率不夠高。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文提出使用多特征融合的特征向量和深度信念網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行葉片識(shí)別。本文的主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下：1、本文使用典型的Flavia葉片數(shù)據(jù)庫(kù)和ICL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先我們對(duì)葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括濾波、旋轉(zhuǎn)、剪裁等,去除圖像拍攝問(wèn)題對(duì)識(shí)別的干擾。然后計(jì)算了傅里葉描述子、Gabor濾波特征、局部二值模式、Hu不變量、灰度共生矩陣特征構(gòu)成葉片特征向量。2、我們使用能夠建立復(fù)雜的分類構(gòu)架的深度信念網(wǎng)絡(luò)作為分類器。在分類器訓(xùn)練過(guò)程中,使用"dropout"算法減少其過(guò)擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生。這個(gè)算法對(duì)Flavia數(shù)據(jù)庫(kù)中的32種葉片和ICL數(shù)據(jù)庫(kù)中的220種葉片的識(shí)別率分別為99.37%、91.2%,并與其他研究者的結(jié)果進(jìn)行了比較。我們還通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析訓(xùn)練樣本數(shù)量、隱含層單元數(shù)、批訓(xùn)練大小等因素對(duì)深度信念網(wǎng)絡(luò)識(shí)別效果的影響,為設(shè)計(jì)良好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供依據(jù)。3、由于預(yù)訓(xùn)練過(guò)程對(duì)深度信念網(wǎng)絡(luò)的影響很大,所以本文提出了2種改進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練算法以進(jìn)一步提高識(shí)別率。第1種稱為Mean-DBNs算法,采用參數(shù)取其訓(xùn)練平均值作為預(yù)訓(xùn)練步驟的結(jié)果,在ICL數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)220種葉片的識(shí)別率為93.1%。第2種是在參數(shù)調(diào)節(jié)的過(guò)程中增加了積分環(huán)節(jié)和微分環(huán)節(jié),稱作PID-DBNs算法。實(shí)驗(yàn)顯示這種改進(jìn)算法對(duì)220種葉片的識(shí)別率可以達(dá)到94.1%,并且比原來(lái)的網(wǎng)絡(luò)所需要的訓(xùn)練時(shí)間更短、穩(wěn)定性更強(qiáng)。
[Abstract]:The realization of leaf image recognition in the shortest possible time is of great practical significance to the research and protection of plants, however, it is almost impossible to analyze and process the explosively growing leaf image data manually. Therefore, the use of computer-aided plant recognition to improve the efficiency of plant leaf image recognition, reduce labor costs is now the focus of research. Because of the insufficient extracted features or the insufficient complexity of classifier model, the recognition rate of the traditional leaf recognition is not high enough when the number of leaves is increased to a certain number. In order to solve this problem, this paper proposes a multi-feature fusion feature vector and depth belief network classifier for blade recognition. The main contents and conclusions of this paper are as follows: 1. The typical Flavia blade database and ICL database are used to experiment in this paper. First, we pre-process the blade image, including filtering, rotation, clipping and so on, to remove the interference of the image shooting problem to the recognition. Then Fourier descriptors, Gabor filtering features, local binary patterns, Hu invariants, gray-level co-occurrence matrix features are calculated to form the blade feature vector. 2. We use the depth belief network which can build complex classification framework as the classifier. In the process of classifier training, "dropout" algorithm is used to reduce the occurrence of over-fitting. The recognition rates of 32 blades in Flavia database and 91.2% in ICL database are 99.37% and 91.2% respectively. The results are compared with those of other researchers. We also analyze the influence of the number of training samples, the number of hidden layer units and the size of batch training on the recognition effect of depth belief network through experiments, which provide a basis for designing a good network structure. 3, Because the pre-training process has a great influence on the depth belief network, this paper proposes two improved pre-training algorithms to further improve the recognition rate. The first one is called Mean-DBNs algorithm. The training average value of the parameters is used as the result of the pre-training step. The recognition rate of 220 kinds of blades in ICL database is 93.1%. The second is to add integral and differential links in the process of parameter adjustment, which is called PID-DBNs algorithm. The experiments show that the recognition rate of 220 blades can reach 94.1%, and the training time is shorter and the stability is stronger than the original network.
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2455654