植物标本数字化中计算机视觉与机器学习应用研究

资源摘要信息:"本文是一篇系统性的文献综述，主题为计算机视觉（Computer Vision，简称CV）和机器学习（Machine Learning）在数字化标本（Digitized Herbarium Specimens）领域的应用。文章从计算机视觉和机器学习的角度出发，对现有相关文献进行了全面的梳理和分析，以期为该领域内的研究者和实践者提供一个详尽的参考资料。 计算机视觉是一门通过计算机系统理解图像和视频内容的科学，它包括图像处理、模式识别、深度学习、图像分析等多个分支。在数字化标本的研究中，计算机视觉技术被用来自动识别和分类植物标本，通过数字图像处理技术提取特征，并进行智能分析。例如，使用图像分割技术来提取植物叶片或花朵的轮廓，或者应用纹理分析来区分不同的植物种类。 机器学习则是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策的算法和技术。它在数字化标本的研究中发挥着关键作用，尤其是用于建立预测模型。这些模型可以用于自动分类植物种类、预测植物的生长条件、甚至推测植物的地理分布。机器学习算法通过分析大量的标本图像数据，可以识别出植物物种之间细微的差别，这对于植物分类学尤其重要。 文章标题中提到的‘Digitized Herbarium Specimens’指的是植物标本的数字化复制品。传统上，植物标本是通过采集植物样本，干燥后压平、贴标签来保存的。数字化标本则将这些实体样本转化为数字图像，存放在数据库中，便于研究者访问和分析。数字化标本不仅保护了珍贵的植物标本免于损坏，还大大提高了数据的共享性和可获取性，为全球科学家提供了宝贵的研究资源。 系统性文献综述是一种研究方法，旨在通过全面搜集和分析已发表的文献来回答特定的科学问题或主题。这种综述方法强调严谨性和系统性，通常包括文献检索、文献筛选、数据提取和分析等步骤。对于本文而言，研究者可能检索了相关的科学数据库，包括植物学、计算机科学和机器学习领域的期刊和会议论文，来挑选出与数字化标本、计算机视觉和机器学习相关的文献。 综上所述，本文提供的资源对于研究者来说是一个宝贵的参考资料。它不仅汇总了计算机视觉和机器学习在植物标本数字化方面的应用实例和最新进展，而且还可能指出了该领域内的研究空白和未来研究方向。对于从事相关领域研究的学者和技术人员而言，掌握这些知识将有助于他们设计更高效、更准确的植物分类和分析系统。" 【标题】:"Application of Computer Vision and Machine Learning for Digitize" 【描述】:"Application of Computer Vision and Machine Learning for Digitized Herbarium Specimens A Systematic Literature Review.zip" 【标签】:"机器视觉 cv" 【压缩包子文件的文件名称列表】: Application of Computer Vision and Machine Learning for Digitized Herbarium Specimens A Systematic Literature Review.pdf