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植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别

祁亨年

祁亨年. 植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别[J]. 浙江农林大学学报, 2004, 21(2): 222-227.
引用本文: 祁亨年. 植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别[J]. 浙江农林大学学报, 2004, 21(2): 222-227.
QI Heng-nian. Automatically obtaining of apearance features and computer-aided plant classification and identification QI Heng-nian[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2004, 21(2): 222-227.
Citation: QI Heng-nian. Automatically obtaining of apearance features and computer-aided plant classification and identification QI Heng-nian[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2004, 21(2): 222-227.

植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别

详细信息
    作者简介: 祁亨年(1975-), 男, 甘肃镇原人, 讲师, 硕士, 从事神经网络和图像处理研究。E-mail:qhn @zjf c.edu.cn
    通信作者: 祁亨年(1975-), 男, 甘肃镇原人, 讲师, 硕士, 从事神经网络和图像处理研究。
  • 中图分类号: Q949 ;TP391

Automatically obtaining of apearance features and computer-aided plant classification and identification QI Heng-nian

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出版历程
  • 收稿日期:  2004-02-05
  • 修回日期:  2004-03-30
  • 刊出日期:  2004-04-20

植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别

    作者简介:

    祁亨年(1975-), 男, 甘肃镇原人, 讲师, 硕士, 从事神经网络和图像处理研究。E-mail:qhn @zjf c.edu.cn

    通信作者: 祁亨年(1975-), 男, 甘肃镇原人, 讲师, 硕士, 从事神经网络和图像处理研究。
  • 中图分类号: Q949 ;TP391

摘要: 植物的分类与识别是植物学研究和农林业生产经营中的重要基础工作, 其主要依据是植物的外观特征。现代数量分类的方法就是通过大量提取特征数据, 进行聚类分析, 获得分类结果, 并以此为根据进行植物的鉴别。传统做法都是手工测量采集原始数据, 效率较低。由于外观特征可以通过数字图片方式获得, 运用计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率, 关键问题在于特征的自动分析和获取。在基于叶子特征的计算机辅助植物识别模型和叶缘锯齿特征提取研究的基础上, 提出了计算机辅助植物分类与识别的系统方案, 并对相关技术进行了分析。图5 参19

English Abstract

祁亨年. 植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别[J]. 浙江农林大学学报, 2004, 21(2): 222-227.
引用本文: 祁亨年. 植物外观特征自动获取及计算机辅助植物分类与识别[J]. 浙江农林大学学报, 2004, 21(2): 222-227.
QI Heng-nian. Automatically obtaining of apearance features and computer-aided plant classification and identification QI Heng-nian[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2004, 21(2): 222-227.
Citation: QI Heng-nian. Automatically obtaining of apearance features and computer-aided plant classification and identification QI Heng-nian[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2004, 21(2): 222-227.

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