BP神经网络与HOG特征相结合的小花清风藤叶片智能鉴别模型建立

贵州农业科学杂志|郭文凯; 孙庆文 贵州中医药大学; 贵州贵阳550025

摘要:为保障小花清风藤的药材质量,建立基于HOG特征与BP神经网络相结合的小花清风藤叶片智能鉴别模型。采用方向梯度直方图(HOG)特征提取算子提取小花清风藤与簇花清风藤叶片的HOG特征,结合BP神经网络理论构建基于HOG特征的小花清风藤叶片智能鉴别神经网络模型。结果表明:该模型对小花清风藤叶片的平均识别率为97.60%,簇花清风藤为98.61%,对任意样本为100%。建立的基于HOG特征与BP神经网络相结合的小花清风藤叶片智能鉴别模型适合于小花清风藤叶片鉴别。

【关键词】
  • bp神经网络
  • hog特征
  • 小花清风藤
  • 叶片
  • 智能鉴别
【收 录】
  • CA 化学文摘(美)
  • 上海图书馆馆藏
  • 知网收录(中)
  • 国家图书馆馆藏
  • 万方收录(中)
  • 维普收录(中)
  • 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
  • 剑桥科学文摘
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期刊名称:贵州农业科学

期刊级别:统计源期刊

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