在国外，植物识别研究开展得较早，提取的特征比较全面，识别的算法也呈现多样化。例如，最早的研究出现于1986年，Ingrouile和Laird[6]提取了27个叶片形状特征对橡树进行分类。经比较分析，发现对形状特征进行主成分分析优于其他特征统计方法。2001年，Osikar[7]提取了几何特征和矩特征，他将 BP前馈神经网络作为分类器，将15 种瑞典树木作为研究对象将其进行分类。Liu、Zhang和Den[8]在2009年使用小波变化将植物叶片图像转换到时频域，然后利用支持向量机(SVM)对叶片进行识别和分类。Arivazhagan、Newlin Shebiah、Ananthi以及Vishnu Varthirti[9]在2013年使用纹理特征对植物叶片的不健康区域进行了侦测。国内在这一方面的研究非常少。例如，1994年,傅星、卢汉清[10]应用计算机对植物进行自动分类。2010年，植物叶片图像识别系统在合肥智能实验室被研发并应用。龚丁禧，曹长荣[11]在2014年使用卷积神经网络来对Swedish叶片数据集进行分类实验。90045

然而通过对植物识别技术发展历程研究发现，目前，植物智能识别系统的发展历程较短，研究人员较少论文网，实现的功能也较为单一，且系统识别能力不足，处理范围较小；叶片识别准确率在复杂环境和自然状态下普遍较低；叶片数据库数据匮乏；叶片的识别算法各有优劣，无普适性。

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