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一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法

专利类型： 中国发明申请

专利权人： 中国科学院合肥物质科学研究院;安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

发明人： 王儒敬;谢成军;李瑞;张洁;洪沛霖;宋良图;董伟;周林立;郭书普;张立平;黄河;聂余满

专利号： CN201410337565.9

摘要： 本发明提供一种基于上下文感知字典学习的害虫图像分类方法，包括以下步骤：将已知类别的害虫图像的上下文感知信息添加到害虫图像样本库，得到若干类训练样本，构造学习函数，利用训练样本完成害虫图像过完备字典的学习；将待分类害虫图像进行预处理，得到测试样本；将测试样本进行稀疏表示维数约简处理；将经过稀疏表示维数约简后的测试样本读入稀疏表示分类器，根据通过学习得到的过完备字典，计算测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差；对测试样本与各类训练样本上下文感知信息的残差进行分析，判定测试样本的类别。本发明能够提高复杂场景中的害虫图像分类的精度和效率，提升传统农作物害虫诊断模式。

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