利用基于内容的花卉图像检索识别兰花物种
计算机视觉与模式识别
2014-06-11 v1 信息检索
机器学习
摘要
在本文中，我们开发了一个利用花卉图像识别兰花物种的系统。我们使用 MSRM（基于区域合并的最大相似性）方法将花卉对象从背景中分割出来，并提取形状特征，如从边缘到花卉质心的距离、纵横比、圆度、矩不变量、分形维数，同时也提取颜色特征。我们使用了忽略 V 分量的 HSV 颜色特征。为了检索图像，我们使用了支持向量机（SVM）方法。兰花是一种独特的花卉，它拥有称为唇瓣（labellum）的部分，这使其区别于其他花卉甚至其他类型的兰花。因此，在本文中，我们提出不仅在花卉区域进行特征提取，也在唇瓣（labellum）区域进行特征提取。结果表明，我们提出的方法可以将基于内容的兰花物种花卉图像检索的准确率提高约 14%。最主要的特征是质心轮廓距离、矩不变量和 HSV 颜色。系统在验证阶段的准确率为 85.33%，在测试阶段为 79.33%。
引用
@article{arxiv.1406.2580,
title = {Identification of Orchid Species Using Content-Based Flower Image Retrieval},
author = {D. H. Apriyanti and A. A. Arymurthy and L. T. Handoko},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.2580},
year = {2014}
}
备注
Proceeding of International Conference on Computer, Control, Informatics and its Applications 2013, pp. 53-57