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基于特征优化和LS-SVM的棉田杂草识别（Weed Identification Based on Features Optimization and LS-SVM in the Cotton Field）
棉花 杂草识别 特征选择 粒子群优化算法
2010/12/29
为了提高杂草识别的精度和效率，提出了一种基于特征优化和最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术的棉田杂草识别方法。在对原始图像灰度化、滤波去噪和阈值分割等处理的基础上，提取植物叶片的6个几何特征和7个Hu不变矩，用粒子群优化（PSO）算法对形状特征进行优化选择，缩减LS-SVM训练样本数据，然后用训练好的分类器进行杂草识别。实验结果表明，该方法在有效缩减形状特征的同时，能够保持高于原始特征集的识别率...