【摘要】：闊葉葉片片紋理和輪廓的特征,可以用于樹種的分類。因?yàn)闃浞N的數(shù)量龐大,分類時(shí)需要具備大量樹種類別相關(guān)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備,一般非專業(yè)人員不具備這些技能,只能依靠計(jì)算機(jī)來存儲(chǔ)大量的圖像數(shù)據(jù)。高速互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及為計(jì)算機(jī)樹種葉片識(shí)別提供了良好的研究和使用環(huán)境。首先,采集毛櫻桃、金銀忍冬、紫丁香、紫椴共四種東北常見闊葉葉片共計(jì)360片,清洗過后置于單一背景中進(jìn)行圖像采集,生成360張葉片圖像。使用OpenCV圖像處理開發(fā)程序包,應(yīng)用C++語言編寫程序,對(duì)采集的圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,獲得利于采集特征的圖像,并且將圖像分為測(cè)試和訓(xùn)練集。提取每一幅圖像的葉片面積與外接圓面積比、輪廓長寬比、面積與輪廓周長比、面積與長比、面積與寬比、圖像中像素的熵、葉片葉脈紋理熵、葉片邊緣輪廓的熵共計(jì)8種特征值,并將這些特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)文件中。使用訓(xùn)練集特征數(shù)據(jù)在線性分類器中進(jìn)行訓(xùn)練,將得到訓(xùn)練后的模型使用測(cè)試集數(shù)據(jù)測(cè)試,最后得到識(shí)別率為87%。為了提高識(shí)別率,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像特征研究。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)順序?yàn)橐粚虞斎雽�、兩層卷積層、一層池化層,最后全鏈接到了一層以ReLU函數(shù)組成的激勵(lì)層實(shí)現(xiàn)分類。將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集中的圖像直接放入網(wǎng)絡(luò)模型中,網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練集圖像訓(xùn)練調(diào)整權(quán)值得到最優(yōu)狀態(tài),訓(xùn)練方法為隨機(jī)梯度下降算法。使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究最后的結(jié)果是,平均識(shí)別率94%,其中最高一組的模型識(shí)別率為98%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)于闊葉樹葉片圖像分類識(shí)別率高。使用卷積核提取的特征圖譜,能夠得到更多的圖像細(xì)節(jié),并且不需要特征值的設(shè)計(jì)和提取工作。缺點(diǎn)是需要大量的闊葉樹葉片圖像對(duì)于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,但是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型相對(duì)于以特征值分類的模型更具有發(fā)展意義。同時(shí)本實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練后的模型對(duì)于樹種的分類與研究提供了部分理論支撐。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：S712
【圖文】：

圖２－１采集葉片圖像原圖逡逑２．２．２葉片特征值選取逡逑

為線性分類器的判決界面一般不會(huì)通過坐標(biāo)系原點(diǎn)，所以加入一個(gè)增廣元素實(shí)現(xiàn)判決界逡逑面，這樣可以使用兩個(gè)向量做內(nèi)積形式來表達(dá)判決域，當(dāng)進(jìn)行兩分類問題的處理時(shí)使用逡逑的方法如圖２－２所示。逡逑．牛逡逑＼00逡逑＼Ｘ）邋0逡逑＼逡逑邐？逡逑圖２－２兩類問題逡逑圖２－２中的橫縱坐標(biāo)分別代表兩種特征。圖像中兩類問題的識(shí)別是使用判別閾界面逡逑方程如公式２－５所示。判別函數(shù)通過訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，得到最優(yōu)的權(quán)值向量［１１］，利用逡逑測(cè)試集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。逡逑ｎ逡逑Ｓｉ｛ｘ）邋＝邋Ｙ．ｗ＜ｘｘｉ＋ｄ邋７邋＝邋１，２，３，．．．，？邐（２－４）逡逑ｉ＝＼逡逑＜？，判決為本類逡逑＞０，判決為非本類邐（２－５）逡逑［＝０，拒絕判決逡逑經(jīng)過上面研宄的兩類問題分類方法，在兩類問題的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究多類問題的解逡逑決方案。仿照兩種類別的判決界面方程的得到方法，可以將多類問題分為屬于本類和不逡逑屬于本類的情況

小于０時(shí)判為屬于本類，大于０時(shí)判決為非本類。在類別數(shù)量較小的情況下，這種判決逡逑方法的識(shí)別率高和計(jì)算速度快。但當(dāng)出現(xiàn)新的類別時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)新的特征向量與每一個(gè)逡逑線性界面函數(shù)的結(jié)果都小于０或者同時(shí)滿足多個(gè)類別條件，這樣就會(huì)出現(xiàn)如圖２－３所示逡逑的無法判決的區(qū)域。于適在線性判決域界面方程的基礎(chǔ)上研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。逡逑＋邐＝邋0逡逑—邋ｘＩｒＸ邐邐１—邋＿＝。逡逑ｉｒ邐—ｉｒ邐＋逡逑Ｘ邐＿Ｘｇ３（Ａ）邋＝邋0逡逑圖２－３多分類問題逡逑２．３使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)葉片模式分類逡逑使用線性分類器模型進(jìn)行葉片圖像樹種識(shí)別，事前需要編寫大量特征值提取程序，逡逑并且識(shí)別使用的線性分類器模型會(huì)在特征空間中出現(xiàn)無法識(shí)別區(qū)域，因而在進(jìn)一步的研逡逑究中選取了非線性的卷積yL經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研宄。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來快速發(fā)展的人工智逡逑能深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支［３５１，在人工yL經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的網(wǎng)絡(luò)模型中加入了卷積層逡逑和池化層［３６１卷積層解決了使用線性分類器前，需要進(jìn)行圖像特征提取，特征值定義和逡逑提取的工作１３７］。逡逑２．３．１卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逡逑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源于１９５９年Ｈｕｂｅ丨和Ｗｉｅｓｅｌ通過生物學(xué)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)在活體貓身上逡逑做的生物電試驗(yàn)。將不同形狀的的圖像展現(xiàn)在貓的眼前，檢測(cè)貓?jiān)诳吹巾憫?yīng)形狀后的yL逡逑經(jīng)反應(yīng)［３８］。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在貓的大腦神經(jīng)中有兩種細(xì)胞相互合作完成對(duì)圖像的識(shí)別，兩種細(xì)逡逑胞由處理任務(wù)的復(fù)雜度分別被命名為復(fù)雜細(xì)胞和簡單細(xì)胞，其中簡單細(xì)胞會(huì)對(duì)一些簡單逡逑圖形進(jìn)行響應(yīng)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2767338