现有的植物识别方法容易出现过拟合现象,导致识别率过低。为此,笔者提出基于多源信息融合的植物识别方法,通过对植物图像进行预处理,划分训练集和数据集,采用卷积神经网络(CNN)和灰度共生矩阵(GLCM)的识别结果作为信息源输入DS证据理论推理,以获得更好的识别效果。最后,将本文方法与融合前两个信息源单独的识别率进行对比,发现本文提出的方法能够提高识别率。
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