基于SVM的水稻稻瘟病識(shí)別方法

摘要： 針對(duì)水稻稻瘟病人工識(shí)別準(zhǔn)確性和效率不高的問題,提出基于多分類支持向量機(jī)的水稻稻瘟病識(shí)別方法。首先進(jìn)行不同水稻稻瘟病病斑的顏色特征和形狀特征提取,經(jīng)過特征選擇確定8個(gè)最佳特征組合,然后利用多分類支持向量機(jī),對(duì)不同類型水稻稻瘟病進(jìn)行識(shí)別。通過比較多分類支持向量機(jī)不同參數(shù)下的識(shí)別效果,確定稻瘟病識(shí)別支持向量機(jī)最佳模型參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明,基于多分類支持向量機(jī)的水稻稻瘟病識(shí)別方法具有較高識(shí)別精度,平均正確識(shí)別率達(dá)到了93.3%,能夠有效地對(duì)水稻稻瘟病病害圖像進(jìn)行識(shí)別。 （共9頁）