【摘 要】
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为解决动物图像分类识别问题,提出了一种基于颜色特征的动物图像分类识别方法。该方法很好地利用了颜色直方图和低阶统计矩的属性。首先确定选择HSV颜色空间,依据图像的颜色
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划资助项目(编号:201610145014);中国博士后科学基金资助项目(编号:2016M591446);中央高校基本科研业务费(编号:N140503004);国家自然科学基金青年科学基金资助项目(编号:61402097)资助
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为解决动物图像分类识别问题,提出了一种基于颜色特征的动物图像分类识别方法。该方法很好地利用了颜色直方图和低阶统计矩的属性。首先确定选择HSV颜色空间,依据图像的颜色直方图特性调整低阶统计矩数值作为特征描述量,再通过K近邻方法判断图像所属类别,并构建仿真系统。实验另外对比了组合类与单一类特征在识别准确率上的差异。实验表明,该方法能较有效地识别出不同种类的动物,平均正确识别率可达89%。仿真系统具有实用性,组合类特征可在一定程度上提高识别准确率并降低识别时间。
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