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文檔簡介
1、計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類和識(shí)別是近年來模式識(shí)別和圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。圖像的本質(zhì)屬性之一是拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對比單純的角點(diǎn)、拐點(diǎn)等特征點(diǎn),它往往含有豐富更準(zhǔn)確的圖像信息,本文主要研究一種基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建模的模式識(shí)別方法,從人類認(rèn)識(shí)事物的角度,基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模式識(shí)別原理,分析事物的局部結(jié)構(gòu)特征和整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系,以此實(shí)現(xiàn)識(shí)別與分類,并且建立一個(gè)用于圖像識(shí)別的框架。此識(shí)別框架由三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)組成:局部結(jié)構(gòu)特征的提取、空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系的構(gòu)造、對局部結(jié)構(gòu)和整體結(jié)構(gòu)建
2、模。
農(nóng)田雜草在農(nóng)作物的生長過程中,作為外來有害生物和非目的植物,對農(nóng)作物的生長造成嚴(yán)重干擾,其危害非常嚴(yán)重。全世界每年都會(huì)因雜草危害農(nóng)作物使其減產(chǎn)造成巨大損失,對農(nóng)林業(yè)的安全形成了威脅。雜草種子主要混入糧食等種子中傳入我國,為了從源頭上限制雜草和減少草害,快速并準(zhǔn)確的判別雜草種子,加強(qiáng)對雜草種子的自動(dòng)鑒定識(shí)別研究工作則非常重要。
本文根據(jù)出入境檢驗(yàn)檢疫中雜草種子鑒定識(shí)別的需求,選用豆科類雜草種子圖像為識(shí)別對象,建立
3、初步的雜草種子圖像數(shù)據(jù)庫,根據(jù)本文提出的識(shí)別框架,利用滑動(dòng)窗的方式將二維靜態(tài)的圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)特征序列,采用不變矩等特征提取方法對每一個(gè)滑動(dòng)窗內(nèi)的局部結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行提取。由于滑動(dòng)過程從左往右有先有后,形成的這種先后順序構(gòu)造出了整體的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系。最后分別采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型對局部結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行建模,隱馬爾可夫模型(HMM)對整體的空間拓?fù)錁?gòu)造關(guān)系進(jìn)行建模。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,良好的自適應(yīng)性,同時(shí)具有抗變異性和抗噪
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