回顾近年 来国 内外植物 叶片分类的研 究进展 ，指 出传 统方法存在 的缺 陷。 简述卷积 神经 网络在 图像分 类的优 势 ，为 了简单高效地对植物叶片进行识别 ，提 出一种基 于卷积神 经 网络(Convolutional Neural N etw ork ， CN N ) 的植物 叶片识别方法。 在 Sw edish 叶片数 据集上的实验结果表明 ，本算 法识 别正确 率高达 99 ．56％ ，显著优 于传统 的叶片识 别算法。
2021-11-16 09:24:08
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训练集包括10种叶片，每种叶片20张图片，训练集数据为这200幅图片计算得到的叶片特征数据，每张图片提取10种形状特征参数和6种纹理特征参数，测试集特征参数和训练集数据一样，经过经典算法稀疏表示SRC训练，得到准确率和混淆矩阵图
2021-04-14 16:08:12
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