一种鲁棒的监督流形学习算法及其在植物叶片分类中的应用

摘要

结合数据点的类别信息、局部信息和数据点的可信度,给出一种测地距离定义.在此基础上,提出一种改进的鲁棒性监督等度规映射算法,并应用于植物叶片分类中.首先利用改进的等度规映射将叶片图像投影到低维流形空间.然后采用支持向量机分类器进行植物叶片图像分类与识别.最后利用20种实际植物叶片图像进行植物叶片图像分类实验.实验结果表明该方法是有效可行的.