基于多特征融合的简单背景下的叶片识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510118938.8
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2015-03-18
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	基于多特征融合的简单背景下的叶片识别方法
申请号	CN201510118938.8	申请日期	2015-03-18
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-08-19	公开/公告号	CN104850822A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	张引;任晓琳
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	邱启旺

摘要

本发明公开了一种基于多特征融合的简单背景下的叶片识别方法，首先采用基于大津阀值法的分割算法对叶片图像进行分割，将叶片与背景分割开来；然后在分割得到的叶片图像上提取多个叶片的轮廓形状及集合特征的描述子，包括多尺度三角特征、定向片段直方图、基于轮廓关键点的特征以及叶片的几何特征；最后采用局部敏感哈希与自定义的加权置信评分算法对提取的多个特征进行融合并匹配。该方法能克服一般特征对细粒度叶片图像无法进行良好描述等问题，通过将多个叶片的显著特征进行融合能很有效地提高识别准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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