《表5 不同方法识别准确率对比》

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《基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法》

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为验证本文方法的有效性，与传统词袋法[26]进行对比，试验结果如表5所示。传统词袋法直接在马铃薯病害叶片上提取颜色和纹理特征，2种光照条件下病害的平均识别准确率分别为58.71%和86.48%，而本文方法平均识别准确率分别为84.16%和90.83%，则说明本文方法对病害的识别性能优于传统词袋法。在特定光照下本文方法平均识别准确率仅比传统词袋法高4.35个百分点，其原因在于该类样本不同病害类型之间差异性较为明显，直接从整体叶片提取特征，包含了病害的所有特征信息，并且样本背景单一，不容易受到光照变化和外界因素的干扰，因而2种方法之间的识别准确率相差较小。此外，在自然条件下传统词袋法对病害的平均识别准确率只有58.71%，识别准确率相对较低，比本文方法低了25.45个百分点，可见本文方法对光照变化和复杂背景干扰具有较好的适应性，能够完成病害的有效识别，可满足在自然条件下对马铃薯病害在线识别的要求。