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一种新的药用植物叶片自动分类方法的构建

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摘要针对人工分类方法辨别药用植物种类的局限性，本文提出一种基于药用植物叶片图像的自动分类方法：首先。对药用植物叶片图像进行预处理操作；其次，计算叶片图像的10个形状特征和5个纹理特征；最后，使用支持向量机（SVM）实现药用植物叶片的分类．实验对12种药用植物叶片图像进行分类，平均识别率达到93．3％．实验结果表明：叶片图像多特征提取与sVM相结合的方法对实现药用植物自动分类是可行的．研究成果为药用植物分类系统的研发提供了一定的理论依据．

DOI g4q1nl9zd8/1720424

作者金力;阚红星;许钒;方朝晖;谭红春;孙大勇

机构地区不详

出处《通化师范学院学报》 2017年4期

关键词药用植物灰度共生矩阵 HU不变矩支持向量机

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2017年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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