基于支持向量机的储粮害虫分类识别技术研究

• 作者: 甄彤 范艳峰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 三帧差分法 纹理特征 分类 人工神经网络 SVM
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 167-169
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 4076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.09.062

摘要

介绍了采用三帧差分法实现谷物害虫图像恢复与提取的方法,利用图像的一阶灰度值直方图和图像的目标区域,自动提取静态储粮害虫图像的纹理等特征.针对于相对特征维数而言样本数很少的特点,提出利用多类SVM分类器的方法实现对储粮害虫的快速鉴定和分类.实验结果表明,相比传统的神经网络,SVM在有限样本情况下具有良好的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范艳峰	河南工业大学信息科学与工程学院	34	175	7.0	12.0
2	甄彤	河南工业大学信息科学与工程学院	83	466	11.0	16.0