信息与电脑(理论版)

2020, v.32;No.451(09) 135-136

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

一种基于多源信息融合的植物识别方法
Plant Recognition Method Based on Fusion of Convolutional Neural Network and Gray Level Co-occurrence Matrix

付波;刘合琛;赵熙临;马霁旻;

摘要(Abstract):

现有的植物识别方法容易出现过拟合现象,导致识别率过低。为此,笔者提出基于多源信息融合的植物识别方法,通过对植物图像进行预处理,划分训练集和数据集,采用卷积神经网络(CNN)和灰度共生矩阵(GLCM)的识别结果作为信息源输入DS证据理论推理,以获得更好的识别效果。最后,将本文方法与融合前两个信息源单独的识别率进行对比,发现本文提出的方法能够提高识别率。

关键词(KeyWords): 植物识别;多源信息融合;卷积神经网络;灰度共生矩阵;D-S证据理论

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 付波;刘合琛;赵熙临;马霁旻;

Email:

DOI:

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享