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HOG-Based Approach for Leaf Classification

机译:基于HOG的叶子分类方法

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摘要

In this paper, we propose a new approach for plant leaf classification, which treat histogram of oriented gradients (HOG) as a new representation of shape, and use the Maximum Margin Criterion (MMC) for dimensionality reduction. We compare this algorithm with a classic shape classification method Inner-Distance Shape Context (IDSC) on Swedish leaf dataset and ICL dataset. The proposed method achieves better performance compared with IDSC.
机译:在本文中,我们提出了一种用于植物叶片分类的新方法,该方法将定向梯度直方图(HOG)视为形状的新表示形式,并使用最大幅度准则(MMC)进行降维。我们将该算法与瑞典叶数据集和ICL数据集上的经典形状分类方法内部距离形状上下文(IDSC)进行了比较。与IDSC相比,该方法具有更好的性能。

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