基于CENTRIST的植物叶片识别研究与实现

摘要：

针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下,难以保证数据客观性的问题,将CENTRIST视觉特征描述符应用于植物叶片的自动识别,设计出一个基于植物叶片图像的在线自动识别系统,对叶片图像进行预处理并提取其CENTRIST特征,使用最近邻分类器进行分类,计算并查询网络数据库中与之最匹配的图像,能够快速识别常见的32种植物叶片,平均正确识别率达到了90％以上.系统的后台使用PHP语言实现,所有叶片图像的信息存储于网络服务器的MySQL数据库中.实验结果表明,该系统对叶片识别具有非常好的效果,而且易于实现,也方便数据扩充和用户使用.

关键词：叶片识别、视觉特征描述符、特征提取、最近邻分类器、统计变换直方图

所属期刊栏目：33

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60975007;陕西省自然科学基金项目2010JQ8019

在线出版日期：2013-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：4343-4346,4397