%0 Journal Article
%T 基于克隆选择算法和k近邻的植物叶片识别方法
%A 张宁
%A 刘文萍
%J 计算机应用
%D 2013
%X ？针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题，提出了一种基于人工免疫系统下的克隆选择算法和k近邻判别分析(csa+knn)的叶片识别方法。进行图像预处理后，通过提取叶片的几何特征和纹理特征得到叶片综csa+knn进行植物叶片样本训练，并进行植物叶片识别。在100种植物叶片数据库中进行测试，csa+knn法识别率为91.37%。与bp神经网络等方法相比较，实验结果表明了该识别方法的有效性以及较高的训练速率，同时验证了纹理特征在叶片识别中的重要性。csa+knn法扩宽了植物叶片的识别方法，可应用于建立数字化植物标本博物馆等领域。
%K 植物叶片识别
%K 克隆选择算法
%K 人工免疫系统
%K 数字图像分析
%K 几何特征
%K 纹理特征
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract16547.shtml