【摘要】：中草藥在治療某些疾病方面都有很好的效果,對人類的健康做出了巨大的貢獻,但是中草藥種類繁多,同一個種類由于生長環(huán)境等因素的影響,也會出現(xiàn)不同的形態(tài).有些不同種類的中草藥植物卻是十分相似的,對它們進行準確的分類是一個比較艱巨的任務(wù)。但是,目前對于中草藥分類的研究比較少,現(xiàn)有的研究只是對少數(shù)的植物進行分類。本文通過設(shè)計基于中草藥圖像的分類方法,實現(xiàn)對中草藥的準確分類。目前,對于中草藥圖像并沒有一個非常全面的數(shù)據(jù)庫,所以我們首先收集并建立了包含數(shù)量較多的中草藥圖像數(shù)據(jù)集。近幾年來,深度學習發(fā)展迅速,在分類識別這方面已經(jīng)取得了非常好的效果,所以我們采用深度學習的方法對收集到的中草藥植物圖像進行分類。我們首先在原始的中草藥圖像數(shù)據(jù)集上進行分類,通過對實驗結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)圖片的背景對分類結(jié)果影響很大。因為大部分圖像都是在自然狀態(tài)下拍攝的,所以難免會有十分復(fù)雜的背景,這對于分類來說就造成了相當大的干擾。為了消除中草藥圖像中存在的復(fù)雜背景問題,我們對圖像進行了分割。圖像分割使用自動圖像分割方法和手動圖像分割方法相結(jié)合的方式來提高圖像分割的效果。首先通過圖像分割算法得到了一部分分割徹底的圖像;之后,對于分割效果不好的圖片進行手動分割;把這些分割后的圖片進行整理,作為數(shù)據(jù)集;使用深度學習算法對它們進行分類,最終提升了分類的準確率,得到了TOP-1的準確率為72%,TOP-5的準確率為93.6%。
【學位授予單位】：齊魯工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TP391.41;R28

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