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近些年水下图像资源已经引起海洋生态学家对鱼类种群研究的关注,鱼品种的识别既是海洋鱼类资源探测的第一步,也是有效开发利用海洋资源的重要基础,而自动化的鱼品种的分类识别也将提高在该领域的研究效率。利用迁移学习的强大能力和巨大优势,不需要手动计算图像特征,神经网络使用原始图像作为输入,将其运用到鱼类图像的识别方面。该文提出了一种基于AlexNet预训练模型和迁移学习技术的鱼类识别方法,使用预训练的AlexNet网络从鱼类数据集的前景图像中提取特征,对网络模型进行微调,最后利用线性支持向量机分类器完成分类。