【摘要】：植物是生命的主要形態(tài)之一,其種類(lèi)已達(dá)40多萬(wàn)種,對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別在生物多樣性保護(hù),生態(tài)農(nóng)業(yè),生物安全中有著重要的意義。不同的種類(lèi)的植物一般有著不同的葉片形狀,因此葉片的形狀特征在植物分類(lèi)中扮演著重要的角色。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要應(yīng)用的植物葉片圖像識(shí)別,近些年來(lái)受到了學(xué)者們的關(guān)注,產(chǎn)生了大量的研究成果。但由于植物種類(lèi)巨大,葉片圖像存在的類(lèi)內(nèi)差異大、類(lèi)間差異小和葉片的自遮擋等問(wèn)題等諸多問(wèn)題,使得葉片圖像的識(shí)別仍然是目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用研究的一個(gè)熱點(diǎn)。對(duì)近些年來(lái)的基于形狀特征的葉片圖像識(shí)別算法進(jìn)行了綜述和比較,對(duì)現(xiàn)有的算法進(jìn)行了分類(lèi),對(duì)目前各類(lèi)最先進(jìn)的識(shí)別算法進(jìn)行了分析和比較。此外,還介紹了常用的葉片圖像測(cè)試集和性能評(píng)估方法,并將各類(lèi)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較研究。研究工作既為現(xiàn)有的植物葉片識(shí)別算法的實(shí)際應(yīng)用提供了指導(dǎo),又為今后進(jìn)一步研究新的高性能的識(shí)別算法提出了努力的方向。
[Abstract]:Plant is one of the main forms of life, and its species have reached more than 400,000 species. It is of great significance to classify and identify plants in biodiversity conservation, ecological agriculture and biosafety. Different species of plants usually have different leaf shapes, so the shape characteristics of leaves play an important role in plant classification. As an important application of computer vision, plant leaf image recognition has been concerned by scholars in recent years, resulting in a large number of research results. However, due to the huge plant species, large intra-class differences in leaf images, small inter-class differences and leaf self-occlusion and other problems, leaf image recognition is still a hot topic in the application of computer vision. This paper summarizes and compares the blade image recognition algorithms based on shape features in recent years, classifies the existing algorithms, and analyzes and compares the most advanced recognition algorithms at present. In addition, the commonly used blade image test sets and performance evaluation methods are also introduced, and the experimental results are compared with each other. The research work not only provides guidance for the practical application of existing plant leaf recognition algorithms, but also puts forward the direction of further research on new high-performance recognition algorithms in the future.
【作者單位】： 南京財(cái)經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院;南京財(cái)經(jīng)大學(xué)電子商務(wù)省級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61372158) 江蘇省2015年普通高校研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目(No.KYZZ15_0277)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2435941