| 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。 |
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