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基于移动端的多特征花卉识别系统
伴随着人工智能的快速发展,图像处理水平和模式识别技术取得了巨大的进步,使用智能手机拍照识别成为了花卉识别的一种全新的应用。植物花卉识别属于精细图像分类,一方面,自然状态下拍摄的花卉图像背景比较复杂,能否实现精确的图像分割对识别结果产生巨大的影响;另一方面,花卉的拍摄角度、光照变化、花瓣残缺也会对识别效果产生巨大的影响。
目前,已经有几款比较成熟的花卉识别APP得到了应用,但是在性能方面还有很大的优化空间,对于识别率和识别速度的优化还有待于进一步的研究。本文实现了一个基于移动端的多特征花卉识别系统。
在提取了花冠的颜色、形状和纹理特征的基础上,提取花蕊区域的形状特征,并依据多核学习思想对以上特征进行融合,实现了对花卉图像的分类识别。本文主要从如下几个方面展开研究工作:1.预处理。
本文使用了基于SLIC的GrabCut算法对图像进行分割,为了减少GrabCut算法的计算量,先将图像进行超像素划分,再利用GrabCut算法进行分割。2.特征提取。
在特征提取阶段,选取复杂度较低的特征来表现花卉的特征信息,利用颜色直方图表示花卉的颜色特征,提取Hu不变矩、几何 ...

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关键词：人工智能 智能手机 模式识别 图像处理 手机拍照