1. 毕业设计（论文）主要内容：

目标简介：植物物种识别是当前环境信息领域重要的研究热点之一，目前公开的叶子图像数据库中的叶子具有特征类间距较小和特征类内距较大的特点，这也为当下利用叶子特征信息进行物种识别带来了严峻的挑战。

基于叶子特征信息的图像识别算法主要包括基于纹理特征，轮廓特征，叶脉特征以及边缘特征。

本题目主要基于包括叶片纹理、轮廓等的综合特征，提出一种具有鲁棒性，高识别率，高效率的叶片图像识别算法。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献（含2篇外文），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成800字开题报告；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
5.完成10000字以上的毕业论文；
6.进行论文答辩。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1)2018/1/14—2018/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2018/3/1—2018/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2018/5/1—2018/5/25：撰写及修改毕业论文；
(4)2018/5/26—2018/6/6：准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] S. Zhang, Y. Lei, T. Dong, and X.-P. Zhang, “Label propagation based supervised locality projection analysis for plant leaf classification,” Pattern Recognition, vol. 46, no. 7, pp. 1891–1897, 2013.
[2] J. S. Cope, D. Corney, J. Y. Clark, P. Remagnino, and P. Wilkin, “Plant species identification using digital morphometrics: A review,” Expert Systems with Applications, vol. 39, no. 8, pp. 7562–7573, 2012.
[3] D. Zhang and G. Lu, “Review of shape representation and description techniques,” Pattern recognition, vol. 37, no. 1, pp. 1–19, 2004.
[4] S. Loncaric, “A survey of shape analysis techniques,” Pattern recognition, vol. 31, no. 8, pp. 983–1001, 1998.
[5] A. El-ghazal, O. Basir, and S. Belkasim, “Farthest point distance: A new shape signature for fourier descriptors,”Signal Processing: Image Communication, vol. 24, no. 7,pp. 572–586, 2009.