基于植物特征识别的APP设计初探
作者：吕玫霞　李秀娟　刘诗怡　陈钊
来源：《中国新通信》2016年第17期
        【摘要】目前国内外有关植物识别、植物检索方面的技术尚未完善，文章通过总结国内外有关植物检索方面的优缺点，运用植物特征与植物检索表相结合的方法，结合图片信息的辅助，研发出基于植物模糊识别与名称检索的APP，有效实现植物学习，简单检索的功能；该APP可以为北京地区的广大众提供简便可行的植物检索与识别服务，使得非植物学相关专业的人士以及游客能够更方便、快捷、准确的识别植物，更好的学习植物知识。
        【关键词】植物识别 图片辅助模糊识别 关键字匹配 植物信息检索APP
        一、研究背景
        1.1国内外植物识别技术概述
        植物识别是植物学研究基础技术之一，在此前已有相关人士基于分形特征对植物进行相关的识别。传统的植物识别主要通过人工采样和对比，需要耗费大量的人力物力，效率低下，
且无法在艰苦环境作业，也难以大面积实施。目前为止最主要的植物识别方法是基于计算机图像的识别以及人工查阅植物检索表根据特征进行识别。
        借助计算机的图像处理技术可以完成植物的外观特征的分析，通过提取大量数据特征进行聚类分析获得结果，在国内，黄得双开发了农业生物特征识别系统一植物叶片识别系统（BSA-RSPL），他提出了一种基于图像分析及数字形态特征的植物分类识别方法。同时，也有专业人士采用计算机模式识别方法，即在一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去，主要是利用计算机等装置对物体、图像、图形、语音、字形等信息进行自动识别，即用计算机实现人的模式识别能力。但通过图片识别植物的方法受到叶片状态，叶子新鲜程度，叶片受损程度等多方面因素影响，另外根据算法的不同，采用计算机技术进行图形研究的误差，并不能可靠的识别植物种属。
        另外一种植物识别技术是通过手动翻阅查询植物检索表等书籍来进行植物识别，这也是最常见且使用最为广泛的植物识别方式，检索表的编制最早是根据法国人拉马克（Lamarck，1744-1829）的二歧分类原则，将要编制的检索表中需容纳的所有植物，选用一对以上显著不同的特征，分成两类；然后又从每类中再出相对的特征再区分为两类；
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如此下去，直到所需要的分类单位（如科、属、种等）出现。它一般是以花、果、叶等生殖器官特征为检索依据，因其特征表现稳定，检索结果准确可靠。该识别方式往往需要使用者积累一定的植物知识，有较高的植物识别认知能力，对检索表查询方式足够熟练才可使用，而对于普通植物爱好者而言，对植物检索知识的欠缺和携带书籍的不便给植物识别带来了较大的困难。

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