1. 题目来源
植物叶片分类是植物分类学研究的重要基础，对农业生产、生物多样性保护等方面具有重要意义。
传统的植物叶片分类主要依靠人工识别，存在主观性强、效率低等问题。
随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于图像识别的植物叶片自动分类方法逐渐成为研究热点。
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2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.研究植物叶片图像特征提取方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征提取方法。
2.研究多特征融合策略，将提取的多种特征进行有效融合，提高分类精度。
3.构建基于多特征融合的植物叶片分类模型，选择合适的分类器并进行参数优化。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下独立完成论文的选题、开题、资料收集、论文撰写、修改和答辩等环节。
2.遵守学术道德规范，保证论文的原创性。
3.按照学校规定的时间节点完成论文的各个环节。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘建华, 张立新, 周清华, 等. 基于多特征融合与改进 PSO-SVM 的植物叶片识别[J]. 农业工程学报, 2018, 34(13): 170-177.
2. 张宁, 王科, 潘春香. 基于多特征融合的植物叶片识别研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(10): 2943-2950.
3. 郭静, 张录达, 王春晓, 等. 基于深度学习的植物叶片识别方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(14): 1-11.
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