基于深度学习的植物叶片识别算法研究

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1、分类号－一八勺ＴＨＥＳＩＳ字ｆＵ化又基于深度学习的植物叶片识别算法研究（中文题名）ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｌａｎｔＬｅａｆＩｍａｅｓＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｇＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ（英文题名）张帅（作者姓名）淮永建教Ｓ指导教师硕壬申请学位级别学科专业名称计算机应用技术研究方向图像处理技术及应用２０１６年４月论文提交日期论义答雜２０１６年６月日期ｆ学位授予日期Ａ答辩委员会主席：私＾ｒ（ｐ评阅人：化素袜大学独创性声明……本人声明所呈

2、交的论文是我个人在导师指导下（或我个人）进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得北京林业大学或其它教育机一构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。八，旅础‘（２．签名：｜：日期关于论文使用授权的说明目本人完全了解北京林业大学有关保留、使用学位论文的规定，Ｐ：学校有权保留送交论文的复印件，，允许论文被查阅和借阔；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容可采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。

3、（備的论文在解密后鐵守此规定）签《吾食Ｉ今导师签名：）若公曰期：：＾气１１摘要。近年来，植物信息学逐步重视对基于图像的植物识别技术的研究植物的分类与一识别般依赖植物的形态、纹理、颜色等特征进行识别，即根据花、果实、叶等器官的形态特征完成分类识别工作。植物叶片纹理、颜色和形态结构各异，是区别植物物种的主要依据。而且植物叶片图像采集方便，存活时间较长，四季变化分明，通过叶片对植物进行分类研究成为目前许多学者的研究热点。基于卷积神经网络的深度学习算法，可Ｗ自主学习叶片特征减少人工干预，对于复杂背景叶片图像能排除噪声干扰等，提高图像识别效率。本文基

4、于卷积神经网络算一８层的深度学习叶片识别系统ａｎＮｅ法构建了个，并且利用Ｐｌ＠ｔｔ叶片库及自主扩展的植物叶片数据来训练样本数据一，完成识别率测试。为了提髙识别率，对单背景和复杂背景的叶片图像分别给出了图像预处理方案：并将基于深度学习的识别系统跟ＳＩＦＴ算子和叶片图像持征的多分类器识别系统进行了对比分析，验证了算法的有效＋一性。实验证明本文提供的ＣＮＮＳＶＭ和ＣＮＮ＋Ｓｏｆｔｍａｘ分类器识别方法对单背景叶９１．１１％和９０．９０％片图像识别率能够高达，识别复杂背景叶片图像识别率也能高达３４。．３８％，取得了较好的识别效果本文实现的８层深度学习叶片识别系统依然有

5、改进空间，各层参数等均采取的默认值，权值参数调优过程依然值得改进。同时，图像分割处理部分依然可Ｗ作为未来一研究的重点之。复杂叶片图像背景下识别率不到４０％，改进空间依然很大，同时对于叶形过于相似的植物分类识别将是植物分类中面临的挑战问题。关键词：植物识别；卷积；；叶片图像；特征提取；深度学习神经网络ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｌａｎｔｌｅａｆｉｍａｇｅｓｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｐｇｄｅｅｌｅａｒｎｉｎｐｇＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏ

6、ｆｐｌａｎｔｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏ打ｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｉｃｉ打ｌａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｃｉｅｎｃｅ．Ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｎｉｔｉｏ打ｏｆｌａｎｔｓｅｎｅｒａｌｌｄｅｅｎｄｐｐｇｐｇｙｐｏ打ｔｈｅｓｈａｅｔｅｘｔｕｒｅｃｏｌｏｒａｎｄｏｔｈｅｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｌａｎｔ．Ａｃｃｏｒｄｉｎ！；〇ｔｈｅｍｏｒｈｏｌｏｉｃａｌｐ，，ｐｇｐｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｆｌｏｗ

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