本文關(guān)鍵詞：植物葉圖像特征分析和分類檢索

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【摘要】：研究基于植物葉特征的植物屬種自動圖像分類檢索技術(shù)。為了解決植物屬種眾多引起的分類困難,綜合應(yīng)用了圖像分類和圖像檢索的一些概念模型和方法,如根據(jù)圖像檢索概念,構(gòu)建以葉形和葉緣特征變化為依據(jù)的闊葉類植物(單葉)分類語義字典;根據(jù)圖像分類原理,設(shè)計字典各層分支結(jié)點的描述符;根據(jù)相似概率索引方法,推求字典葉節(jié)點成員屬于特定植物種的概率,進而實現(xiàn)對植物屬種做圖像分類索引的功能。以適量樣本所做的分類實驗表明:面積凹凸比、長寬比、右邊界非線性擬合二次項系數(shù)、上邊界非線性擬合二次項系數(shù)、最寬處位置指數(shù)等描述符對于闊葉植物分類有效。通過這些描述符可以將31類闊葉植物劃分到8個葉節(jié)點,并檢索其具體屬種;全局分類精度平均為94.19%。并初步證明了如下結(jié)論:"分類語義字典組織的分層分類+葉節(jié)點成員相似性檢索"的技術(shù)框架,可以有效擴大植物屬種辨識數(shù)量、提高辨識精度,是植物數(shù)字搜索引擎合理有效的概念模型。
【作者單位】： 華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;上海植物園科研中心;華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41071275) 國家理科基地科研訓(xùn)練及科研能力提高項目(J1310028)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 植物屬種信息是植物功能相關(guān)建模的重要支持數(shù)據(jù)。然而,植物種類的豐富性和形態(tài)多樣性使植物分類的理論和方法面臨嚴峻挑戰(zhàn)。即使是資深的植物分類學(xué)家也只能辨識特定區(qū)域的部分植物種。與植物的豐富和多樣性相比,植物分類學(xué)家永遠短缺,而引起所謂“分類障礙”問題[1]。隨著數(shù)

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本文編號：1237423