本文關(guān)鍵詞：基于Isomap和支持向量機(jī)算法的俯視群養(yǎng)豬個(gè)體識(shí)別

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)物 特征提取 支持向量機(jī) Isomap算法 群養(yǎng)豬 個(gè)體識(shí)別

【摘要】：針對(duì)俯視群養(yǎng)豬視頻序列,提出了一種利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)豬個(gè)體進(jìn)行識(shí)別的方法。首先對(duì)采集的俯視群養(yǎng)豬視頻序列進(jìn)行前景檢測(cè)與目標(biāo)提取,獲得各單只豬個(gè)體,其后建立訓(xùn)練樣本,提取豬個(gè)體顏色、紋理及形狀特征,組合構(gòu)建表征豬個(gè)體的特征向量,接著對(duì)組合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效識(shí)別信息的基礎(chǔ)上降低特征維數(shù),最后利用優(yōu)化核函數(shù)的支持向量機(jī)分類器進(jìn)行訓(xùn)練與識(shí)別。試驗(yàn)選取了900幀圖像,試驗(yàn)結(jié)果表明該文所提方法切實(shí)有效,豬個(gè)體最高識(shí)別率為92.88%。該文從機(jī)器視覺(jué)角度探索了俯視群養(yǎng)豬的個(gè)體識(shí)別,有別于傳統(tǒng)的RFID豬個(gè)體識(shí)別,該研究為無(wú)應(yīng)激的豬個(gè)體識(shí)別提供了新思路,也為進(jìn)一步探索群養(yǎng)豬個(gè)體行為分析等奠定了基礎(chǔ)。
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;南京師范大學(xué)泰州學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)物 特征提取 支持向量機(jī) Isomap算法 群養(yǎng)豬 個(gè)體識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31172243) 教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20103227110007) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(蘇政辦發(fā)(2011)6號(hào)) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXLX13_664)
【分類號(hào)】：TP391.41;S818.5
【正文快照】： 郭依正,朱偉興,馬長(zhǎng)華,陳晨.基于Isomap和支持向量機(jī)算法的俯視群養(yǎng)豬個(gè)體識(shí)別[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(3):182-187.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2016.03.026 http://www.tcsae.orgGuo Yizheng,Zhu Weixing,Ma Changhua,Chen Chen.Top-view recognition of individual gro

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：820365