基于ELM理论的昆虫分类

• 作者: 徐源浩 齐焕芳
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 颜色特征 形态特征 空域纹理特征 频谱纹理特征 极限学习机器
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 33-37
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2015.03.009

摘要

机器视觉技术应用在昆虫分类领域,取代传统人眼观察识别过程、提高了工作效率.自动识别技术包含昆虫特征提取和分类器设计两个主要步骤.根据整个识别过程,文中提出了一种基于混合特征的ELM理论昆虫识别方法.在特征提取阶段,提取混合特征包括颜色特征、形态特征、空域纹理特征和频谱纹理特征.在分类器设计阶段采用具有学习速度快且泛化性能好的极限学习机.实验结果表明,该方法使昆虫识别的正确率达到97％,且分类器训练时间短,优于传统的自动识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐源浩	西安电子科技大学数学与统计学院	3	16	2.0	3.0
2	齐焕芳	西安电子科技大学数学与统计学院	2	15	2.0	2.0