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摘要:
针对鸟鸣声信号的非稳态特性,提出了一种基于自适应最优核时频分布(Adaptive optimal ker‐nel ,AOK)的鸟类识别方法。首先对采集的鸟鸣声信号进行预处理,通过AOK时频分析方法得到时频谱图,分析不同鸟类声音信号在不同时间和不同频率下的能量分布。然后,将时频谱图转化成灰度图像,求取灰度共生矩阵,提取基于灰度共生矩阵不同角度的图像特征参数作为鸟类识别的特征值。最后选取已知鸟种的图像纹理特征训练生成训练模板,将待识别的鸟种的图像纹理特征参数生成测试模板,利用动态规整(Dynamic time warping ,DTW)算法进行模板的匹配,将匹配值进行大小比较,找到最小匹配值对应的模板,从而实现鸟类的识别。通过对40种常见鸟类的实验表明,总体识别率达到96%。
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文献信息
篇名 基于自适应最优核时频分布的鸟类识别
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 自适应最优核时频分布 灰度共生矩阵 图像纹理特征 动态规整
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1187-1195
页数 9页 分类号 TP317.4
字数 4428字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2015.06.006
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 孙斌 中国计量学院计量测试工程学院 52 263 9.0 14.0
2 赵玉晓 中国计量学院计量测试工程学院 29 85 5.0 8.0
3 万鹏威 中国计量学院计量测试工程学院 1 5 1.0 1.0
4 陶达 中国计量学院计量测试工程学院 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应最优核时频分布
灰度共生矩阵
图像纹理特征
动态规整
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
论文1v1指导