Nonlinear_Based_机器学习非线性模式识别评估数据集

数据集概述

本数据集为评估机器学习算法识别复杂非线性模式而创建，由斯洛伐克精确裁剪数据集再生为非线性形式。包含四种树木（欧洲山毛榉、无梗栎、挪威云杉、欧洲银杉）的321张高分辨率树皮图像，2022年6月摄于斯洛伐克班斯卡-比斯特里察州Včelien地区，每张树木有15-22张不同角度图像，连续图像重叠度不低于60%。

文件详解

• 文件名称：Nonlinear_dataset.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：压缩包包含321张树木树皮图像，涵盖四种树木物种，图像为高分辨率格式，每张图像对应树木的不同地面角度拍摄，无明确文件命名模式，数据集无训练/测试、数据/标签或原始/处理拆分。

适用场景

• 机器学习算法性能评估: 用于测试算法对复杂非线性模式的识别能力，特别是树木树皮纹理的分类与特征提取。
• 计算机视觉研究: 分析不同角度、重叠度的图像数据对模式识别模型精度的影响。
• 生物特征识别: 探索树木树皮纹理作为物种识别生物特征的可行性与准确性。
• 数据增强技术验证: 评估非线性数据转换方式对模型泛化能力的提升效果。