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研究基于植物叶特征的植物属种自动图像分类检索技术。为了解决植物属种众多引起的分类困难，综合应用了图像分类和图像检索的一些概念模型和方法，如根据图像检索概念，构建以叶形和叶缘特征变化为依据的阔叶类植物（单叶）分类语义字典；根据图像分类原理，设计字典各层分支结点的描述符；根据相似概率索引方法，推求字典叶节点成员属于特定植物种的概率，进而实现对植物属种做图像分类索引的功能。以适量样本所做的分类实验表明：面积凹凸比、长宽比、右边界非线性拟合二次项系数、上边界非线性拟合二次项系数、最宽处位置指数等描述符对于阔叶植物分类有效。通过这些描述符可以将31类阔叶植物划分到8个叶节点，并检索其具体属种；全局分类精度平均为94.19%。并初步证明了如下结论：分类语义字典组织的分层分类+叶节点成员相似性检索的技术框架，可以有效扩大植物属种辨识数量、提高辨识精度，是植物数字搜索引擎合理有效的概念模型。图6表9参14

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《植物叶图像特征分析和分类检索》

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文件号：106364

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