基于Gabor滤波和类内PCA的昆虫识别  被引量:2

INSECT RECOGNITION BASED ON GABOR FILTER AND WITH-IN CLASS PCA

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作  者:范一峰[1] 王义平[2] 

机构地区:[1]浙江农林大学信息工程学院,浙江临安311300 [2]浙江农林大学林业与生物技术学院,浙江临安311300

出  处:《计算机应用与软件》2013年第4期75-76,84,共3页Computer Applications and Software

基  金:国家自然科学基金项目(31071970);国家林业公益性行业科研专项(重大)项目(201304403);浙江省林业厅项目(08A12)

摘  要:针对昆虫识别率不高的问题,提出一种基于Gabor滤波和类内PCA的昆虫识别方法。首先对经过预处理的昆虫图片按类别进行Gabor滤波,提取Gabor特征,然后利用PCA进行降维,提取特征向量,最后采用k近邻分类方法识别昆虫。实验表明,该方法识别率较高,在15种昆虫图片集上进行测试,识别率达到95%,优于基于PCA的识别方法、基于Gabor滤波和PCA的昆虫识别方法。This paper proposes an insect recognition method based on Gabor filter and with-in class PCA in view of the low insect recognition rate.First,the pre-processed insect images are conducted Gabor filtration according to their category and extracts Gabor feature,then PCA is used to reduce the dimensionality followed by extracting the eigenvectors,at last k nearest neighbour classification is adopted to recognise the insects.Experiments show that this method has a high recognition rate,according to the test on 15 kinds of insects collection,the recognition rate is up to 95%,better than the insect recognition methods based on PCA and on Gabor filter plus PCA.

关 键 词:GABOR滤波 PCA 昆虫识别 

分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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