基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

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基于SVM的图像识别与分类算法研究

基于SVM的图像识别与分类算法研究一、前言随着计算机技术的不断发展，图像识别与分类技术也在不断提高。

其中，基于支持向量机（SVM）的图像识别与分类算法以其高效性、可靠性和准确性等优势成为研究热点。

本文旨在探讨基于SVM的图像识别与分类算法及其应用。

二、SVM原理SVM是一种监督学习算法，其核心是构建一个最优的超平面，将样本点分为两类，并使得两类样本点间的距离最大。

SVM分为线性可分和线性不可分两种情况。

1. 线性可分SVM线性可分SVM是在特征空间中找到一个超平面，使得能够将不同类别的样本点完全分开，这个超平面叫做分隔超平面。

对于一个样本点$x_i=(x_{i1},x_{i2},...,x_{in})^T$，其对应的类别标志为$y_i \in (-1,1)$。

超平面的表达式为：$$w^T x+b=0$$其中，w是法向量，b是位移。

对于任意的$X$在分隔面上任一点$(x,w^T x+b)=0$，分类标准为：$$f(x)=sign(w^T x+b)$$其中，函数$sign(x)$表示规定了符号规则的函数，即：$$sign(x)=\begin{cases}1 & (x\geq 0) \\ -1 & (x<0)\end{cases}$$显然超平面的位置是存在多种可能的。

SVM寻找最优的超平面的算法本质是一种凸二次规划问题，采用拉格朗日乘子法求解。

2. 线性不可分SVM在实际应用中，很多情况下用一个超平面将不同类别的样本点分割开来是不可能的，这时候就需要使用一些非线性算法将高维空间的数据转化为线性可分的问题，使得可以用SVM进行分类。

通常使用的方法是通过核函数将原始空间映射到一个高维特征空间来实现。

三、基于SVM的图像识别与分类算法步骤1. 数据预处理在进行图像识别与分类之前，需要将原始图像经过预处理。

主要包括以下两个方面：（1）图像归一化处理：将不同大小的图像重置为相同的大小，统一图片的亮度、对比度等。

基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法

１问题的提出
当前，植物叶片识别在农业信息化和生态环境保护中起着非常重要的作用，因此受到国内外学者的普遍关注，部分学者还做了一系列相关的研究，取得了很多有益的研究成果。目前，识别植物叶片的方
入（Ｓ —ｗＬＬＥ）算法和支持向量机回归（ＳＶＲ）的植
物叶片图像识别方法。该方法利用样本监督距离代替ＷＬＬＥ算法中的样本欧式距离，构成监督ＷＬＬＥ算法，然后利用该算法对叶片训练样本高维特征进行维数约简，得到高维训练样本的低维嵌入，再运用
基于Ｓ－ＷＬＬＥ算法和ＳＶＲ的植物叶片图像识别方法
杨利，叶明全
皖南医学院计算机教研室，安徽芜湖，２４１００２
摘要：针对加权局部线性嵌入（ＷｅｉｇｈｔｅｄＬｏｃａｌｌｙＬｉｎｅａｒＥｍｂｅｄｄｉｎｇ，ｗＬＬＥ）算法不能充分挖掘样本类别信息以及传统流形学习算法中利用已有训练样本流形邻域关系近似得到测试样本低维嵌入的低精确性，提出了基于监督加权局部线性嵌入（ＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄＷｅｉｇｈｔｅｄＬｏｃａｌｌｙＬｉｎｅａｒＥｍｂｅｄｄｉｎｇ，Ｓ－ＷＬＬＥ）算法和支持向量机回归（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃ — ｔｏｒＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．ＳＶＲ）的植物叶片图像识别方法。首先利用叶片样本监督距离代替ＷＬＬＥ算法中的欧式距离，对训练样本进行降维；然后学习训练样本已有数据得到ＳＶＲ模型，预测测试样本的低维嵌入；最后利用最近邻分类器分别实现正负类样本以及负负类样本之间的识别。实验表明，该算法不仅提高了正负类叶片的识别精度，而且能够

基于SVM算法的图像识别研究

基于SVM算法的图像识别研究近年来，随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经逐渐成为了一个热门的领域。

在这个领域中，SVM算法作为一种常用的算法，被广泛应用于各种图像识别任务中。

本文将重点探讨基于SVM算法的图像识别研究，并分析其在实际应用中的优缺点。

一、SVM算法简介SVM（Support Vector Machine）是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。

它的主要思想是通过寻找能够最大化分类边界的超平面来实现分类任务。

与传统的分类算法相比，SVM算法具有以下几个优点：1. 在高维空间中的效果较好：对于维度较高的数据，传统的分类算法往往会遇到维度灾难的问题。

而SVM算法可以在高维空间中很好地处理这类问题。

2. 避免了局部极小值的问题：在迭代寻找最佳分类超平面的过程中，SVM算法能够克服局部极小值的问题，从而找到全局最优解。

3. 能够处理非线性问题：通过使用核函数（Kernel Function），SVM算法可以将非线性问题转化为它们的对偶形式，并在对偶空间中实现分类。

二、基于SVM算法的图像识别研究1. 图像分类图像分类是图像识别技术的一个重要应用领域。

传统的图像分类方法主要采用特征工程的方法，即对图像进行预处理，提取出其中的特征，然后使用分类算法进行分类。

SVM算法在图像分类中广泛应用，其主要优点是能够处理高维数据，并且能够处理非线性数据。

2. 人脸识别人脸识别是图像识别技术中的一个热门应用领域。

基于SVM算法的人脸识别方法主要分为两种：一是利用SVM算法进行分类，二是使用SVM算法进行特征提取。

对于第一种方法，需要使用特征工程方法先提取出人脸图像的特征，然后将这些特征作为输入数据，使用SVM算法进行分类。

第二种方法则是使用SVM算法进行特征提取，将提取出的特征作为输入数据，然后使用其他的分类算法进行分类。

3. 智能交通系统在智能交通系统中，图像识别技术被广泛应用。

基于SVM算法的智能交通识别系统主要用于车辆识别和车牌识别。

基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究

参数
网络层数各层节点数
训练函数
网络结构参数
３１０ — １０ — ４
ｔｒａｉｎｓｃｇ
参数
学习率目标误差
网络结构参数
０．０１００．００１
网络的训练情况如图３所示。
由表５可知，基于ＳＶＭ的叶片识别正确率比神经
［６］傅弘，池哲儒，常杰，等．基于人工神经网络的叶脉信息
４结论
提出了一种基于ＳＶＭ的植物叶片分类识别方法，通过图像处理提取了１Ｏ个适合反映植物叶片形态结构的特征参数，利用ＰＳＯ算法快速寻优的特点，对ＳＶＭ分类器的参数优化。实验结果表明，本方法识别供试４种植物叶片的正确识别率达到９５．８％，其效果
径向核函数。
２．２神经网络算法
ＢＰ神经网络是一种广泛应用的网络模型，它是一种误差回传神经网络，具有非线性功能的映射，根据给定关系的多个输入和输出变量，映射的形式是由权
重来进行调节的ｌＩ。考虑本文的识别要求，经过不断
２０１３年５月
农机化研究
第５期
ｇ值为０．Ｏ１。随后利用ｓｖｍｐｒｅｄｉｃｔ函数对剩余１３０个样本进行预测，并与手工标记的结果进行对比。针对多项式核函数、线性核函数和径向核函数３类不同类型核函数的ＳＶＭ在利用１９８个训练样本建模后，对剩

一种植物叶片图像识别方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010978200.X(22)申请日 2020.09.17(71)申请人广东技术师范大学地址 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号(72)发明人熊建斌　余得正　岑健　王颀　周卫　郭琪伟　朱鹰屏　甄任贺　伍银波　胡俊敏　班勃　徐金雄　肖应旺　李灿飞　李春林　(74)专利代理机构广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299代理人姜宗华(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种植物叶片图像识别方法(57)摘要本发明公开了一种植物叶片图像识别方法，包括：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60‑80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。

通过本发明，能够在植物叶片识别中有效降低数据复杂度并保留特征信息，高效地实现植物叶片图像识别。

权利要求书2页说明书5页附图3页CN 112215082 A 2021.01.12C N 112215082A1.一种植物叶片图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取若干种植物的叶片图像数据集；其中，每一种植物的叶片图像数据集含有60-80张叶片图像；将所述若干种植物的叶片图像数据集包含的叶片图像数据均进行归一化预处理；将所述归一化预处理后的叶片图像数据进行深度矩阵分解，以保留叶片图像数据的目标特征信息；将深度矩阵分解之后的叶片图像数据输入卷积神经网络中进行学习训练，得到深度学习模型；将待识别植物的叶片图像输入所述深度学习模型中，识别出待识别植物的种类。

基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别

面，陈树人等利用植物光谱特性来识别棉花、刺儿菜、；毛文华测量了小麦、小藜和荠菜等几 1 100nm 波长范围内的反射率，用选
［8 ］
种杂草在 700
定的特征波长点建立判别模型识别小麦和杂草
收稿日期： 2012 －08 －07
。
2
2． 1
图像分割
背景分割目前，国内外杂草背景分割图像多集中于可见光
不仅造成严重的浪费，而且影响农作物产量、品质及农业生产环境
［1 ］
。精细农业采用变量喷洒的方法，可
以在有效控制杂草的同时减少化学污染。实现变量喷洒的关键技术之一是快速准确地识别杂草。目前，自动识别杂草的方法主要有计算机图像识别法和光谱分析法。计算机图像识别法主要利用杂草的颜色、形状和纹理特征来进行识别。 2004 年， Meyer 等使用模糊算法综合超绿特征和超红特征识别小麦
波段，也有部分使用近红外波段。在可见光图像中，作物和杂草多为绿色，土壤为褐色，相互差异较大，因
· 30·
2013 年 8 月此常用颜色特征分割土壤背景
［9 ］
农机化研究。然而可见光中，绿 2． 2 植物叶片分割
第8 期
色叶子对光的反射受诸多因素的影响，提取的颜色特导致识别精度不高；而征尚无法完全识别土壤背景，近红外图像受到光照条件影响较大，土壤水分的变化也会影响分割精度。因此，本文研究多光谱图像融合分割方法，即先对多光谱图像进行融合，再用 Otsu 分割法分割土壤背景。由于一次采集的红（ R ）、绿（ G）和近红外（ IR ） 3 幅图像相同位置的像素点一一对应， IR － R ， IR －故无需配准即可进行融合。本文运用 IR ， G， G + IR － R 等 4 种常见融合算法［10 －11］进行初步的筛选试验和分析。通过对比这 4 种融合方式发现： G + IR － R 融合及 IR － G 融合降低了土壤与植被两者的灰度差，不利于分割。单通道 IR 有利于分割；但是由于光照对近红外图像影响很大，分割效果不稳定；而 IR － R 融合方式增强了植物和土壤的对比度，有利于土壤背景分割。－因此，本文选用 IR R 多光谱图像融合方式。融合多光谱图像后，用 Otsu 分割法对植物与土壤背景进行分割。分割处理后的二值图像中，白色的目标区域出现一些孔洞，对后续特征参数的提取影响很对这些孔洞进行填大。为了准确获得杂草目标区域，充，分割处理结果如图 2 所示。

基于SVM的地面成像光谱数据田间杂草识别研究

基于SVM的地面成像光谱数据田间杂草识别研究
李颖
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2014(029)001
【摘要】为提高当前田间杂草识别精度,利用地面成像光谱数据研究多特征参与的SVM田间杂草识别方法,根据地面成像光谱数据的特点提取田间作物杂草的多种可区分特征,包括纹理特征、连续统去除后的光谱特征和高光谱植被指数特征,并对高维特征集进行降维,利用多种多特征组合参与SVM田间杂草识别.实验结果证明,在训练样本一致的前提下,多特征参与的SVM田间杂草识别精度优于仅使用原始光谱特征时的情况,使用包含原始光谱特征、纹理特征、高光谱植被指数特征和连续统去除后的光谱特征的多特征组合时田间杂草识别精度最高.
【总页数】5页(P40-43,50)
【作者】李颖
【作者单位】中国气象局河南省农业气象保障与应用技术重点实验室,郑州450003;河南省气象科学研究所,郑州450003
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.基于地面成像光谱数据特征的湿地典型植被类型识别研究——以东洞庭湖核心区湿地为例 [J], 凌成星;刘华;鞠洪波;张怀清;孙华;由佳;李伟娜
2.基于纹理特征与改进SVM算法的玉米田间杂草识别 [J], 王宏艳;吕继兴
3.基于多光谱图像和 SVM 的玉米田间杂草识别 [J], 乔永亮;何东健;赵川源;唐晶磊
4.基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究 [J], 胡盈盈; 王瑞燕; 郭鹏涛; 李茂芬; 梁伟红; 李玉萍
5.基于图像处理的田间杂草识别研究进展与展望 [J], 袁洪波;赵努东;程曼
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植物图像识别算法的研究与应用

植物图像识别算法的研究与应用在现代社会中，随着科技的不断发展，图像识别技术的应用日趋普及。

在生态保护、植物病理学、药用植物的生物制药以及植物种植等诸多领域中，植物图像识别技术成为一种重要的分析和探究途径。

通过对植物图像进行识别，可以实现对植物的特异性解析，同时也可以有效地提高我们对自然世界的认知与效率。

当前，植物图像识别技术的研究和应用已经取得了很大的进展。

下面将从算法相关和应用方面进行详细的探讨。

算法研究植物图像识别技术中主要的算法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）及深度学习（Deep Learning）等。

其中CNN是目前主流的植物图像识别技术之一，它利用卷积、池化等操作，将复杂的图像处理转化为简单的计算，从而达到高效的图像识别效果。

此外，对于植物叶片、花朵等部位的识别，将CNN与循环神经网络（RNN）结合起来，可以达到精确高效的识别效果。

另外，SVM也是植物图像识别技术中比较常用的算法之一。

它通过分离超平面来识别图像，可以有效的降低模型复杂度，并让模型对于多种植物的识别准确度得到提高。

在深度学习方面，将深度学习算法应用于植物图像识别技术中，可以逐步降低人工处理的成本，提高识别效果的准确性和速度。

应用研究植物图像识别技术的应用越来越广泛，研究者们也在不断探索新的应用场景。

在生态保护方面，植物图像识别技术可以帮助人们准确地分析和纠正植被的退化进程，同时可以帮助人们监测森林火灾、灾害等情况，并做出有效的救援措施。

在植物病理学方面，植物图像识别技术可以快速、准确地诊断植物病害和害虫，并及时采取相应的防治措施，有效地降低农业损失，提高产量。

在画像学方面，植物图像识别技术可以帮助种植生产者快速、准确地对药用植物进行分类，并分析其药效，增强药用植物生物制药的实际应用价值。

总之，植物图像识别技术的研究和应用不断深入，为生态保护、农业生产等方面提供了便利。

未来，植物图像识别技术将进一步得到发展，相信会有更多的应用场景，不断推进技术进步。

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Ｊｕｌｙ２０１３
Ｖｏｌ｜３７Ｎｏ．４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２１６２．２０１３．０４．０Ｍ的植物叶片图像识别方法
中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：１０００ — ２１６２（２０１３）４－０００６１＂０７
ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｐｌａｎｔｌｅａｖｅｓｂａｓｅｄｏｎＷＬＬＥａｎｄＳＶＭ
处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取，然后采用ＳＶＭ分类机制对叶片图像进行训练和识别，最后在
真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验．实验结果表明该方法能提高叶片图像的分
类率．
关键词：流形学习；局部线性嵌入；加权局部线性嵌入；特征提取；支持向量机；植物叶片识别
丁娇，梁栋，阎庆
２３００３９）（安徽大学电子信息工程学院，安徽合肥摘
要：针对局部线性嵌入（ＬＬＥ）算法易受噪声影响，以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像，提出一
种基于加权局部线性嵌入（ＷＬＬＥ）和支持向量机（ＳＶＭ）的植物叶片图像识别方法．首先利用ＷＬＬＥ算法对预
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ，ｎｏｉｓｅｃｏｕｌｄｉｎｌｆｕｅｎｃｅｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｏｆＬＬＥ，ａｎｄｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ
ｐｌａｎｔｌｅａｆｉｍａｇｅｄａｔａｂａｓｅｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｔａｋｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄ
ｃｏｕｌｄｎ’ｔｒｅｃｏｇｎｉｚｅｐｌａｎｔｌｅａｆｉｍａｇｅｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ，ａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｐｌａｎｔｌｅａｖｅｓｂａｓｅｄｏｎｗｅｉｇｈｔｅｄｌｏｃａｌｌｙｌｉｎｅａｒｅｍｂｅｄｄｉｎｇａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｌａｎｔｌｅｆａｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｎｏｉｓｅｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｕｓｅｏｆＷＬＬＥ，ａｎｄｌｅｆａｆｅａｔｕｒｅｓｅｔｓｗｅｒｅｔｒａｉｎｅｄａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄｂｙｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆＳＶＭ，ａｔｌａｓｔ，ｐｌａｎｔｌｅｆａｉｍａｇｅｓｆｒｏｍｔｈｅｒｅａｌ
ＤＩＮＧＪｉａｏ，ＬＩＡＮＧＤｏｎｇ，ＹＡＮＱｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｓｒｉｔｙ，Ｈｅｆｅｉ２３００３９，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｎｉｆｏｌｄｌｅａｒｎｉｎｇ；ｌｏｃａｌｌｙｌｉｎｅａｒｅｍｂｅｄｄｉｎｇ；ｗｅｉｇｈｔｅｄｌｏｃａｌｌｙｌｉｎｅａｒｅｍｂｅｄｄｉｎｇ；ｆｅａｔｕｒｅ
２０１３年７月
第３７卷第４期
安徽大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎｈｕｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
ｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｌａｎｔｌｅｆａｉｍａｇｅｓ．