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目的 研究不同植物形态之间的相似度是有效区分植物种类或科属的一个重要依据。目前的植物形态相似度计算方法,大多只考虑了植物拓扑结构或者外围轮廓等几何形状方面的相似性,而未涉及叶片颜色、冠层叶片的稠密状态及株型的松散状态等因素。因此,基于植物图像的形状特征和颜色特征,本文提出一种基于图像特征的植物形态相似度计算方法。方法 首先,获取图像的轮廓特征和区域特征。轮廓特征用植物枝条的松散程度表示,具体包括植物的高宽比、轮廓四边形和第1个1级侧枝的高度;区域特征用叶片稠密度表示,计算叶片所占整个包围矩形面积的比例。其次,获取图像的颜色特征,使用基于HSV和YUV颜色空间的颜色直方图,统计图像的颜色分布。最后,利用信息熵分析数据的离散程度,据此确定各部分对应的权重大小,加权得到总体的相似度值。结果 实验在人工采集的数据集上进行,得出松散度、稠密度和颜色对应的权重分别为0.62、0.17和0.21。在此基础上得到的相似度计算结果符合实际,可以有效度量植物之间的相似程度。同时,将提出的算法应用于图像检索,并与常见的5种方法进行比较。实验得出该算法查准率都在0.747 7以上。在同一查准率水平下,相比于其他方法,查全率也都处于较高水平。尤其在相似度阈值大于0.8时,查准率可以达到0.910 8以上。另外,该方法对植物图像缩放不敏感,同类植物的相似度依然接近于1。结论 本文提出的植物形态相似度算法,结合了形状特征和颜色特征,计算结果符合人的视觉感受。与其他方法相比,可以更有效区分植物种类或科属。算法主要适用于背景单一的单株植物图像,可为研究植物形态的相似性提供技术参考。 相似文献
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本文通过对档案学及档案文化内涵的阐述,阐释了档案学的历史沿革、内部结构及档案文化的类别分析,结合档案学理论背景进一步分析档案文化的价值地位,简单剖析在档案学理论发展趋势下档案文化的发展方向。 相似文献
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通过阐述档案资源与档案政策法规体系的内涵与定义,进一步分析档案政策法规体系在档案资源利用工作中的价值地位,探讨在档案政策法规体系下当前档案资源利用工作的发展方向和前景模式。 相似文献
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概念与文档的语义相似度计算 总被引:1,自引:0,他引:1
将本体作为背景知识引入到概念之间相似度和文档之间相似度的计算中。通过图模型表示本体中概念以及概念之间的语义关系,用来将一个概念和一个文档扩展为一个语义模糊集,并计算模糊集合之间的相似度。文档相似度的计算是在概念相似度计算的基础之上。在概念相似度的计算过程中引入了语义相似度矩阵以及基于共信息理论的模糊相似度方法。 相似文献
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随着计算机应用技术的普及和科学技术的发展,条码的应用已经拓展到百姓的日常生活中,与此同时,条码的应用技术也得到了不断的完善和发展。文章将对目前的条码技术进行具体分析,并对其未来的发展做出了展望。 相似文献
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针对有轨电车造型的快速设计与方案调整需求,使用参数化设计技术对有轨电车进行建模。将有轨电车的建模过程分为正视、侧视和俯视3个视图上的平面曲线建立和三维模型合成。基于3个视图上的草图曲线分别设计了造型参数集,形成有轨电车的横断面轮廓线、侧视轮廓线和俯视轮廓线的定义,实现了基于城市意象概念的有轨电车造型与装饰线的参数化设计,并基于参数调整,快速生成多种设计方案供评价比较,显著提高了设计效率。 相似文献