专利详情

专利名称	基于流形学习的植物叶片识别方法
申请号	CN200810194778.5	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN101398898	公开（授权）日	2009.04.01
申请（专利权）人	中国科学院合肥物质科学研究院	发明（设计）人	黄德双;李波;杜吉祥;王晓峰;贾伟;王超
主分类号	G06K9/46(2006.01)I	IPC主分类号	G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I
专利有效期	基于流形学习的植物叶片识别方法至基于流形学习的植物叶片识别方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	基于流形学习的植物叶片识别方法，属于生物特征识别技术领域。本方法包括：(1)植物叶片数据的采集与预处理；(2)植物叶片数据的特征提取；(3)分类器训练和植物叶片数据的测试。首先，用一种装置采集植物叶片数据，并进行去噪、平滑、分割、归一化、灰度化和向量化处理；然后利用半监督流形学习算法从中提取线性特征；最后采用最近邻分类器进行分类。对采集的数据进行了一些预处理，有效地抑制了噪声的影响。半监督流形学习算法能够有效地探测植物叶片数据分布的内部结构，并引入监督信息提高了数据的可分性能。半监督流形学习算法是一种线性特征提取方法，在很大程度上降低了算法的计算复杂度。