基于背部轮廓相关系数算法的淡水鱼种类识别研究

• 作者: 周幸 戴平 涂兵 王思成 王锦萍
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 背部轮廓 最小二乘算法 相关系数
• 年，卷（期）: 2016,（16）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 162-166
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0082

摘要

针对淡水鱼种类的自动识别问题，利用机器视觉技术，提出一种基于鱼体背部轮廓相关系数算法的鱼体种类识别方法。首先根据采集的鲫、草鱼、鳊、鲤四种淡水鱼图片，将图像处理方法应用到鱼体背部轮廓的提取上，并采用最小二乘算法对鱼体背部轮廓进行曲线拟合，建立这四种淡水鱼的背部轮廓数学模型；接着对要识别的鱼体，通过机器视觉技术获得鱼体轮廓，并计算提取的鱼体轮廓与建立的四种鱼背部轮廓数学模型的相关系数值，达到对鱼体种类自动识别目地；最后采用提出的方法对市场随机选取的各60条活鱼进行了测试，测试结果表明，该算法简单，识别准确率较高，能够为淡水鱼种类识别方法提供新的思路，提高水产养殖的自动化水平。