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基于余弦定理和K-means的植物叶片识别方法
引用本文:朱颢东,申圳. 基于余弦定理和K-means的植物叶片识别方法[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2014, 48(5): 650-655
作者姓名:朱颢东  申圳
作者单位:郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,郑州,450002
基金项目:国家自然科学基金青年科学基金项目,河南省基础与前沿技术研究计划项目,河南省科技创新杰出人才计划项目,河南省教育厅科学技术研究重点项目,郑州市科技计划项目,郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象计划项目,郑州轻工业学院研究生科技创新基金
摘    要:为了提高植物叶片识别准确率,提出一种基于余弦定理和K-means的识别方法.该方法首先通过提取叶片的Hu不变矩和形状特征得到叶片的综合特征向量,然后使用K均值聚类(Kmeans)对各类叶片训练样本的特征向量集合进行聚类以获得聚类中心特征向量,紧接着使用余弦定理计算目标叶片和训练样本的相似度并排序.仿真实验表明:在Flavia植物叶片数据库中进行测试,该文方法以96.03%的概率在前5位发现目标,优于KNN、BP神经网络方法,因此,该方法具有一定的实用价值.

关 键 词:叶片识别  图像处理  Hu不变矩  形状特征  余弦定理  K均值聚类

Plant leaf identification method based on cosine theorem and K-means
ZHU Haodong , SHEN Zhen. Plant leaf identification method based on cosine theorem and K-means[J]. Journal of Central China Normal University(Natural Sciences), 2014, 48(5): 650-655
Authors:ZHU Haodong    SHEN Zhen
Affiliation:ZHU Haodong;SHEN Zhen;School of Computer and Communication Engineering,Zhengzhou University of Light Industry;
Abstract:
Keywords:leaf recognition  image processing  Hu invariant moment  shape pattern  cosine theorem  K-means
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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