[发明专利]一种用于苹果树叶病害图像分类的小样本学习方法在审
| 申请号： | 202011167832.4 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112464983A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 刘冰;赵宏伟;赵浩宇;李蛟;刘萍萍;范丽丽 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 李荣武 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于苹果树叶病害图像分类的小样本学习方法，以常见的特征相似的苹果锈病、黑星病以及混合病害为研究对象，基于小样本，使用卷积神经网络学习输入图像在特征空间的非线性映射，获得每个图像的特征向量。根据特征向量求出中心点、所有的点距离中心点的平均距离及几个簇的半径。然后根据点到簇中心的距离与半径的关系，找出离群候选集，接着算出离群候选集中因子的局部可达密度，并根据密度值确认的离群因子，并进行剔除。最后将剩下特征点作为支持集，并求取嵌入空间中支持集的平均值，根据查找最近的类原型，即可对嵌入式查询点进行分类，在提高分类准确度和鲁棒性的前提下降低成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 苹果 树叶 病害 图像 分类 样本 学习方法 | ||
【主权项】：
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