摘要 : 在水稻(Oryza sativa L.)病害自动识别技术中,针对不同种类病害在抽取到相似特征的情况下,病害难于区分,甚至做出错误判断,从而降低识别率的问题,提出了多任务联合稀疏表示的水稻叶片病害自动识别算法.该算法将单一病害特征的识别过程看作"任务",要求... 展开
| 作者 | 李键红 吴亚榕 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Automatic recognition algorithm for rice leaf diseases based on multi-task joint sparse representation |
| 期刊名称 | 《仲恺农业工程学院学报》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of ZhongKai University of Agriculture and Technology》 |
| 页码/总页数 | 40-44 / 5 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP391.4 |
| 关键词 | 多任务学习 联合稀疏表示 特征提取 病害识别 水稻(Oryza sativa L.) |
| DOI | 10.3969/j.issn.1674-5663.2017.02.007 |
| 基金项目 | 广东省科技计划(2013B020314019;2016A070712020)资助项目. |
