【摘 要】
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为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然
【机 构】
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湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室
【基金项目】
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湖南省教育厅科研一般项目(14C0515);湖南理工学院科研项目(2014Y30);湖南理工学院大学生研究创新项目;湖南省高校科技创新团队支持项目(湘教通[2012]318号);湖南省高校产业化培育项目(13CY021)
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为实现鸟类物种识别和自动化观测,针对鸟的图像的自动提取和识别过程中的问题,开展了一系列的研究工作.首先对鸟的彩色图像进行二值化,接着采用Log算法对鸟的轮廓进行提取,然后对鸟进行初步颜色特征提取,对特征颜色较明显的鸟进行粗分类,再接着对特征色不太明显的鸟类进行基于灰度共生矩阵算法的纹理特征提取,最后对提取的纹理特征进行BP神经网络分类,最终达到对鸟的识别.实验结果表明,平均识别正确率达到70%以上.
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