谢文涌，柴琴琴，甘勇辉，陈舒迪，张　勋，王　武

基于多特征提取和Stacking集成学习的金线莲品系分类

谢文涌1,2，柴琴琴1,2※，甘勇辉3，陈舒迪1,2，张勋4，王武1,2

（1. 福州大学电气工程与自动化学院，福州 350108；2. 福建省医疗器械和医药技术重点实验室，福州 350108；3.漳州职业技术学院食品工程学院，漳州 363000；4. 福建中医药大学药学院，福州 350122）

针对传统中药鉴定、分子鉴定、生物技术鉴定及光谱检测技术的主观性强、耗时、操作复杂等不足，以及金线莲整个叶片形态区分度小、单一分类器鉴别精度不高的问题，该研究提出了基于机器视觉的叶片子区间多特征提取方法和基于多模型融合的Stacking集成学习算法实现金线莲的品系分类。试验采集6个品系的金线莲叶片图像数据，进行图像预处理后提取叶片子区间内纹理、颜色共114个特征，基于这些特征，构建堆叠式两阶段集成学习框架，以逻辑回归、K最近邻、随机森林和梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）作为基分类器，GBDT作为元分类器进行学习。试验结果表明，Stacking集成学习模型的整体识别综合评价指标值达93.91%，分类正确率达94.49%，分别比逻辑回归、K最近邻、随机森林和GBDT这4个单一分类模型高出4.40、11.87、11.01、12.94个百分点和5.36、11.34、6.93、12.13个百分点。因此，该研究能够有效识别金线莲品系，为形状大小相似、形状特征难以利用的植物叶片识别提供参考。

机器视觉；模型；金线莲；子区间分割；特征提取；Stacking集成学习；植物叶片

0 引 言

金线莲，又名金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是中国的二级保护植物[1]，被誉为“药中之王”，能够用于预防和治疗高血压，糖尿病，高脂血症，肝炎和肿瘤等疾病[2-3]。……