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基于稀疏表示的多特征融合害虫图像识别
引用本文:胡永强,宋良图,张洁,谢成军,李瑞.基于稀疏表示的多特征融合害虫图像识别[J].模式识别与人工智能,2014(11).
作者姓名:胡永强  宋良图  张洁  谢成军  李瑞
作者单位:1. 青海省科技信息研究所 西宁810001
2. 中国科学院合肥智能机械研究所 合肥230031
摘    要:为提高害虫图像识别的准确率,针对不同害虫具有不同的颜色、形状、纹理的特点,提出一种将颜色、形状、纹理特征与稀疏表示相融合的害虫识别方法.该方法利用已标注的训练样本构造不同特征下的训练样本矩阵,通过求解样本的最优稀疏系数以实现害虫图像识别.由于相同样本通过不同特征训练字典求解的稀疏系数不同,进而识别结果也不同.因此,文中进一步通过设计不同特征下的识别分类器实现多特征的融合.在实验室环境与农田环境下的实验结果表明,相较于其他方法,该方法的害虫识别率获得较大的提高.

关 键 词:害虫识别  特征提取  稀疏表示  多特征融合  AdaBoost

Pest Image Recognition of Multi-feature Fusion Based on Sparse Representation
HU Yong-Qiang,SONG Liang-Tu,ZHANG Jie,XIE Cheng-Jun,LI Rui.Pest Image Recognition of Multi-feature Fusion Based on Sparse Representation[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2014(11).
Authors:HU Yong-Qiang  SONG Liang-Tu  ZHANG Jie  XIE Cheng-Jun  LI Rui
Abstract:
Keywords:Pest Recognition  Feature Extraction  Sparse Representation  Multi-feature Fusion  AdaBoost
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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