基于LVQ神经网络的植物种类识别  

Computer-aided Plant Species Identification Based on LVQ Neural Network

作　　者：王路[1] 张蕾[2] 周彦军[2] 曾晓云[2] 孔俊[2] 

机构地区：[1]吉林财税高等专科学校信息系,长春130062 [2]东北师范大学计算机学院,长春130024

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2007年第3期421-426,共6页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(批准号:10501005).

摘　　要：提出一种基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的计算机植物种类识别新方法.使用2-D不变矩、多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征,应用LVQ神经网络识别植物种类.实验结果表明,该方法对植物种类的识别效率较高.A new method of computer-aided plant species identification based on learning vector quantization （LVQ） neural network is proposed. In this method 2-D moment invariants, multi-resolution Gabor filters and statistical moments are used to extract leaf information, such as geometry feature of leaf shape, texture feature of nervation, and LVQ neural network is used to distinguish the plant species. The experimental results illustrate the effectiveness of this method.

关 键 词：计算机自动植物种类识别 2-D GABOR滤波 LVQ神经网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]