基于卷积神经网络的植物叶片分类

摘要：

回顾近年来国内外植物叶片分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷.简述卷积神经网络在图像分类的优势,为了简单高效地对植物叶片进行识别,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的植物叶片识别方法.在Swedish叶片数据集上的实验结果表明,本算法识别正确率高达99.56％,显著优于传统的叶片识别算法.

关键词：植物叶片分类、卷积神经网络、深度学习、神经网络、特征图

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：12-15,19