基于径向基概率神经网络的植物叶片自动识别方法  

Plant Leaf Identification Based on Radial Basis Probabilistic Neural Network

作　　者：杜吉祥[1,2,3] 汪增福[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,合肥230026 [2]中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室,合肥230031 [3]华侨大学计算机科学与技术系,泉州362021

出　　处：《模式识别与人工智能》2008年第2期206-213,共8页Pattern Recognition and Artificial Intelligence

基　　金：中国博士后科学基金项目(No.20060390180);福建省自然科学基金项目(No.A0740001,2007J0303);福建省青年科技人才创新基金项目(No.2006F3086)资助

摘　　要：提出一种将 Gabor 小波和神经网络相结合应用于植物叶片自动识别的方法,该方法对活体植物图像进行多尺度 Gabor 纹理特征提取,再使用一种径向基概率神经网络模型进行分类识别.实验结果验证该方法的有效性.In this paper, a plant species identification approach is proposed based on Gabor features and radial basis probabilistic neural network （RBPNN）. The multiscale Gabor wavelet transform is applied to extract the texture features. The experimental results show that the RBPNN achieves high recognition rates and classification efficiency by using radial basis function neural network （RBFNN） for the plant species recognition and identification task.

关 键 词：径向基概率神经网络 植物叶片识别 GABOR纹理特征 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]