基于有效区域筛选的复杂背景植物图像识别方法
为了提高复杂背景植物图像识别准确率,提出一种基于卷积神经网络(CNN)有效区域筛选的植物图像识别方法,该方法首先基于图像(花朵、叶片)数据集利用CNN训练一个有效区域筛选模型,使数据集通过该模型筛选后仍能保留花朵、叶片等有效区域;然后经过Mask R-CNN对植物图像数据集进行有效区域的提取,再用有效区域筛选模型筛选能表征植物图像类别的有效区域,接着将此类有效区域以4∶1的比例划分为训练集和测试集,然后送入GoogleNet进行训练,得到基于有效区域的CNN植物图像识别模型MRC-GoogleNet;最后通过该模型得出识别准确率。实验结果和数据表明,与经典CNN植物图像识别模型相比,基于有效区域筛选的识别模型能提取到更为有效的图像特征,有效地提高识别准确率。
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