基于新型特征提取的寄生虫卵图像识别研究

讨论了用支持向量机进行多分类的若干学习策略，提出了一种新型图像特征提取方法，以此来实现对鞭虫等九种寄生虫卵图像自动识别和分类，平均识别率优于传统神经网络，达到了93.9%，为寄生虫卵图像识别提供了一种新方法。     

基于概率神经网络的寄生虫卵显微图像识别

病原体(虫卵)检测是诊断寄生虫病的最常用和最可靠的方法。该文对寄生虫卵显微图像的自动识别进行了研究,设计了一个基于概率神经网络的分类器。通过对血吸虫等9种寄生虫卵的显微图像进行自动识别,取得了平均正确识别率为99.23%的较好结果。