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摘要:
本文介绍了我们在动物行为的智能分析研究中,针对青海湖野鸟监控获得的视频数据,基于数字图像处理及机器学习的方法对斑头雁形态样本进行分类的方法。我们首先采用尺度不变特征变换提取样本的特征点,选择不同的聚类中心对训练样本的特征点进行聚类,为每个样本生成特征向量来对样本进行描述,然后采用K最近邻算法建立模型,对斑头雁形态进行分类。对提出的方法进行了实验验证。通过恰当的特征选取,测试数据的分类准确率达到了73.75%。实验表明,本文提出的方法可以有效地从视频数据中实现斑头雁形态的自动分类。
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文献信息
篇名 视频鸟类行为研究中基于尺度不变特征变换的形态分类算法
来源期刊 科研信息化技术与应用 学科
关键词 视频分析 形态分类 SIFT KNN
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 应 用
研究方向 页码范围 87-94
页数 8页 分类号
字数 6901字 语种 中文
DOI 10.11871/j.issn.1674-9480.2014.03.011
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 阎保平 中国科学院计算机网络信息中心 162 2464 23.0 43.0
2 罗泽 中国科学院计算机网络信息中心 42 157 7.0 10.0
3 谢慕哲 中国科学院计算机网络信息中心 1 6 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视频分析
形态分类
SIFT
KNN
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
科研信息化技术与应用
双月刊
1674-9480
11-5943/TP
北京市海淀区中关村南四街4号
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出版文献量(篇)
501
总下载数(次)
5
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