[发明专利]改进Gabor与HOG的自适应加权多特征融合的植物叶片识别方法在审
| 申请号： | 202111550041.4 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114529503A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 滕婷婷;张晖 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种改进Gabor与HOG的自适应加权多特征融合的植物叶片识别方法，首先对图像进行预处理，然后对Gabor算法中的Gabor滤波器进行改进，再利用改进后的Gabor算法和HOG算法对预处理后的图像分别进行特征提取，得到Gabor和HOG特征向量，并将两个特征向量自适应加权融合后进行降维处理，再使用SVM的组合核函数进行分类训练，输出识别结果。该发明可以广泛应用于机器视觉领域中复杂环境下的植物叶片识别，弥补了对植物叶片信息描述的不足，从而达到植物叶片识别的准确性的目的，有非常广阔的应用场景。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 gabor hog 自适应 加权 特征 融合 植物 叶片 识别 方法 | ||
【主权项】：
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