基于SVM的湿地鸟类物种识别方法

• 作者: 林宏基 林菡 陈伟斌
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: SVM 特征提取 鸟类物种识别
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 图形学与辅助设计
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2652字
• 语种: 中文

摘要

随着图像识别技术与物联网技术的迅速发展,对于动植物进行联网物种识别成为一个备受关注的研究热点.将闽江口湿地水鸟在线监测保护作为研究对象,把图像分析处理技术引入到鸟类物种在线识别的研究中,通过分析,利用鸟类彩色图像的颜色、形状和纹理等特征,提出了一个基于SVM决策树的分类方法.该方法的分类能力、泛化性能和分类正确率都较过去方法有所提高.经过多次试验,验证了这个方法可解决多类多分问题,并实现了对闽江口多种鸟类的有效分类识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟斌	福州大学数学与计算机科学学院	44	83	6.0	6.0
2	林宏基	福州大学数学与计算机科学学院	32	328	11.0	17.0
3	林菡	福建农林大学东方学院计算机系	18	19	2.0	3.0