作者：师韵; 黄文准; 张善文苹果叶部病害识别苹果病害叶片图像最近邻分类器二维子空间学习维数约简
摘要：如何准确、实时得到苹果病害信息是苹果病害管理的一个重要研究内容。根据苹果叶片症状准确、快速地诊断苹果病害是预防和控制苹果病害的基础。由于苹果同类病害叶片及其病斑图像的形状、颜色和纹理之间的差异很大,使得很多经典的模式识别方法不能有效地应用于苹果叶部病害识别。为此,提出了一种基于二维子空间学习维数约简（2DSLDR）的苹果病害识别方法。该方法将高维空间的观测样本点映射到低维子空间,使得类内样本点更加紧凑,而类间样本点更加分离,从而得到最佳的分类特征。该方法直接作用于叶片图像,不需要计算逆矩阵,从而克服了经典植物病害识别方法中特征提取与选择的难题,避免了经典子空间判别分析中的小样本问题,提高了识别效果。采用该方法对三种常见苹果叶部病害进行识别实验,并与其他苹果病害识别和监督流形学习方法进行比较。实验结果表明,2DSLDR对苹果叶部病害识别是有效可行的,识别精度高达90%以上。
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