基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘世晶

作者： 刘世晶;王帅;陈军;刘兴国;周海燕

作者机构：

关键词： 图像识别;识别;算法;运动虾苗;改进PCA;Ada Boost;行为量化

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2017 年 33 卷 01 期

页码： 212-218

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对虾行为量化过程中运动虾苗较难检测与识别的问题,该文以南美白对虾虾苗为例,提出了一种基于改进主成分分析(principal component analysis,PCA)+AdaBoost算法的运动虾苗自动识别方法。在室内自然光条件下,利用工业相机采集承装容器中虾苗的灰度图像。提取图像中大小为100×100像素的不同运动状态的虾苗图像,首先使用改进PCA算法进行主成分分析,并进行特征提取。根据特征参数的分布情况,对其进行归一化处理,利用归一化的特征构建多个弱分类器,利用Adaboost方法将弱分类器构建成强分类器。最后,利用强分类器对运动虾苗进行识别。试验结果表明,在150幅不同运动状态虾苗测试样本中,基于改进PCA+Adaboost方法的识别正确率98%,平均每个样本识别时间为0.027 898 s,满足行为量化中的自动识别要求。

分类号： S917.4`TP391.41

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