首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种角度无关的Gabor-SVM昆虫识别
引用本文:黄世国,周明全,耿国华.一种角度无关的Gabor-SVM昆虫识别[J].小型微型计算机系统,2010,31(1).
作者姓名:黄世国  周明全  耿国华
作者单位:1. 西北大学可视化技术研究所,陕西,西安,710127;福建农林大学计算机与信息学院,福建,福州,350002
2. 北京师范大学信息科学与技术学院,北京,100875
3. 西北大学可视化技术研究所,陕西,西安,710127
基金项目:国家自然科学基金重点项目,国家八六三高技术研究发展计划项目,国家自然科学基金 
摘    要:传统的昆虫识别方法费时费力,应用图像处理技术提取昆虫图像视觉特征,实现昆虫机器自动识别,可以解决传统方法的不足.本研究依据纹理是昆虫分类的重要特征,应用角度无关的Gabor滤波器提取昆虫图像的纹理特征,然后用SVM算法分类,实验结果表明:角度无关Gabor-SVM昆虫识别方法正确率为80%,是比传统Gabor和灰值游程矩阵更好的识别算法,该方法能较准确识别昆虫,省时省力.

关 键 词:角度无关的Gabor  纹理  昆虫识别

Angle Invariant Gabor-SVM for Insect Recognition
HUANG Shi-guo,ZHOU Ming-quan,GENG Guo-hua.Angle Invariant Gabor-SVM for Insect Recognition[J].Mini-micro Systems,2010,31(1).
Authors:HUANG Shi-guo  ZHOU Ming-quan  GENG Guo-hua
Abstract:The traditional method of recognizing insects is time-conuming. Its solution is using image processing technology to extract visual features of insect images and then machines automatically identify insects. According to texture is important feature for insects recognition,in our research,angle invariant Gabor is used to extract texture feature of insects images,and then use SVM algorithm to classify insects. The experimental results show that:the correct rate of angle invariant Gabor-SVM algorithm for insect recognition is 80% ,which is better than traditional Gabor and run length algorithm, invariant Gabor-SVM algorithm can more accurately identify in-sects and time-saving.
Keywords:SVM  angle invariant gabor  texture  SVM  insect recognition
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号