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摘要:
研究基于视频的储粮害虫检测与基于支持向量机的储粮害虫图像识别技术.针对视频图像序列中运动目标的检测和分割问题,提出了一种新的基于图像块和HVS彩色图像差值相结合的运动目标检测算法,用于提取静态储粮害虫图像;针对储粮害虫图像的识别问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)组的淘汰算法.这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差.针对100幅害虫图像的识别结果表明,基于SVM的识别方法在识别效果、识别时间等方面都有显著的优越性.
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文献信息
篇名 基于视频和SVM的储粮害虫检测与识别
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 运动目标检测 图像分割 支持向量机 置信区间
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 111-115
页数 5页 分类号 TP391.43
字数 4513字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2008.11.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张元 河南工业大学信息科学与工程学院 124 666 13.0 21.0
2 付麦霞 河南工业大学信息科学与工程学院 28 83 6.0 8.0
3 廉飞宇 河南工业大学信息科学与工程学院 80 489 11.0 19.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
运动目标检测
图像分割
支持向量机
置信区间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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