文献类型： 中文期刊
作者： 赵开才 1 ; 石凤梅 2 ; 孟庆林 2 ; 马立功 2 ;
作者机构： 1.黑龙江省科学技术情报研究所
2.黑龙江省农业科学院植物保护研究所
关键词： 图像识别;特征提取;多分类支持向量机;稻瘟病
期刊名称： 东北农业大学学报
ISSN： 1005-9369
年卷期： 2013 年 44 卷 11 期
页码： 118-126
收录情况： 北大核心 ; CSCD
摘要： 针对水稻稻瘟病人工识别准确性和效率不高的问题,提出基于多分类支持向量机的水稻稻瘟病识别方法。首先进行不同水稻稻瘟病病斑的颜色特征和形状特征提取,经过特征选择确定8个最佳特征组合,然后利用多分类支持向量机,对不同类型水稻稻瘟病进行识别。通过比较多分类支持向量机不同参数下的识别效果,确定稻瘟病识别支持向量机最佳模型参数。试验结果表明,基于多分类支持向量机的水稻稻瘟病识别方法具有较高识别精度,平均正确识别率达到了93.3%,能够有效地对水稻稻瘟病病害图像进行识别。
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