软件导刊
軟件導刊
연건도간
SOFT WARE GUIDE
2012年
12期
165-167
,共3页
SVM%特征提取%鸟类物种识别
SVM%特徵提取%鳥類物種識彆
SVM%특정제취%조류물충식별
随着图像识别技术与物联网技术的迅速发展,对于动植物进行联网物种识别成为一个备受关注的研究热点.将闽江口湿地水鸟在线监测保护作为研究对象,把图像分析处理技术引入到鸟类物种在线识别的研究中,通过分析,利用鸟类彩色图像的颜色、形状和纹理等特征,提出了一个基于SVM决策树的分类方法.该方法的分类能力、泛化性能和分类正确率都较过去方法有所提高.经过多次试验,验证了这个方法可解决多类多分问题,并实现了对闽江口多种鸟类的有效分类识别.
隨著圖像識彆技術與物聯網技術的迅速髮展,對于動植物進行聯網物種識彆成為一箇備受關註的研究熱點.將閩江口濕地水鳥在線鑑測保護作為研究對象,把圖像分析處理技術引入到鳥類物種在線識彆的研究中,通過分析,利用鳥類綵色圖像的顏色、形狀和紋理等特徵,提齣瞭一箇基于SVM決策樹的分類方法.該方法的分類能力、汎化性能和分類正確率都較過去方法有所提高.經過多次試驗,驗證瞭這箇方法可解決多類多分問題,併實現瞭對閩江口多種鳥類的有效分類識彆.
수착도상식별기술여물련망기술적신속발전,대우동식물진행련망물충식별성위일개비수관주적연구열점.장민강구습지수조재선감측보호작위연구대상,파도상분석처리기술인입도조류물충재선식별적연구중,통과분석,이용조류채색도상적안색、형상화문리등특정,제출료일개기우SVM결책수적분류방법.해방법적분류능력、범화성능화분류정학솔도교과거방법유소제고.경과다차시험,험증료저개방법가해결다류다분문제,병실현료대민강구다충조류적유효분류식별.