Android平臺(tái)下基于內(nèi)容的植物葉片識(shí)別系統(tǒng)的研究.pdf

1、關(guān)于植物種類自動(dòng)識(shí)別,其對(duì)于業(yè)余植物學(xué)家、植物愛(ài)好者、教育工作者等都是非常重要和有必要的,以往的植物葉片識(shí)別都是在相對(duì)大型的設(shè)備上進(jìn)行,存在諸多缺點(diǎn)。隨著科技的發(fā)展,如今手持設(shè)備的發(fā)展勢(shì)頭迅猛,所以在手持設(shè)備上開(kāi)發(fā)植物葉片識(shí)別是具有很大市場(chǎng)與社會(huì)價(jià)值的,然而面向手持設(shè)備的植物圖片識(shí)別會(huì)面臨更多問(wèn)題。
　　本文中軟件系統(tǒng)輸出顯示的是最匹配測(cè)試圖像的前 N個(gè)植物類別,同時(shí)還可以顯示出各個(gè)類別中的詳細(xì)信息,其中包括植物葉片、花卉、果實(shí)、

2、樹皮等的高清圖片,以及該類別的相應(yīng)文本描述。同時(shí)經(jīng)過(guò)測(cè)試,軟件系統(tǒng)在所有的android設(shè)備上均運(yùn)行良好。
　　在本文中,針對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng) CBIR的實(shí)際應(yīng)用,以及手持終端設(shè)備的硬件性能較低等情況,從圖像特征抽取和選擇處理層面展開(kāi),設(shè)計(jì)出了一種面向手持終端設(shè)備的植物葉片識(shí)別方法,解決現(xiàn)有的算法模型中無(wú)法同時(shí)滿足識(shí)別精度與識(shí)別速度等的問(wèn)題,主要工作包括:
　　(1)提出利用精心選擇的多個(gè)復(fù)雜度較低,且具有優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)作用