基于概率神经网络的植物分类叶片识别算法
人工智能
2007-07-31 v1
摘要
本文采用概率神经网络（PNN）结合图像与数据处理技术，实现了一种通用自动叶片识别算法。提取了12个叶片特征并正交化为5个主变量，构成了PNN的输入向量。该PNN由1800片叶子训练而成，能够对32种植物进行分类，准确率超过90%。与其他方法相比，我们的算法是一种准确的人工智能方法，具有执行速度快、易于实现的特点。
引用
@article{arxiv.0707.4289,
title = {A Leaf Recognition Algorithm for Plant Classification Using Probabilistic Neural Network},
author = {Stephen Gang Wu and Forrest Sheng Bao and Eric You Xu and Yu-Xuan Wang and Yi-Fan Chang and Qiao-Liang Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.4289},
year = {2007}
}
评论
6 pages, 3 figures, 2 tables