昆虫自动识别研究进展

• 作者: 何大东 吴基楠 陈功 龚子慧
• 来源期刊: 华中昆虫研究
• 学科: 工学
• 关键词: 昆虫自动识别 图像特征提取 识别模型构建 研究进展
• 年，卷（期）: hzkcyj_2018,（1）
• 页码范围: 140-149
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41

摘要

昆虫自动识别的研究是将昆虫分类学和计算机技术相结合的新兴研究领域。近年来有关昆虫自动识别的研究十分火热,越来越多的学者开始探索昆虫自动识别的技术理论和方法,并取得了一定的成果。面对如此多的研究成果,总结该领域的研究进展就显得尤为重要。本文综述了昆虫自动识别中最关键两部分的研究进展,即图像特征的提取和识别模型的构建。详细介绍了有关轮廓特征提取、整体形态特征数字化提取、翅脉特征数字化提取、颜色特征数字化提取的特点和方法。以及识别模型构建的主要方法:模板匹配法、主成分分析法、核判别法、机器学习法中的人工神经网络和支持向量机法,并分析了这些方法的优缺点。综合讨论了目前昆虫自动识别所存在的问题,提出了未来的研究应该更倾向于以多种技术相结合的方式开发新的昆虫自动识别技术,以探求更有效率、准确度更高的方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈功	湖南农业大学植物保护学院/植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室	7	1	1.0	1.0
2	吴基楠	湖南农业大学植物保护学院/植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	何大东	湖南农业大学植物保护学院/植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室	1	0	0.0	0.0
4	龚子慧	湖南农业大学植物保护学院/植物病虫害生物学与防控湖南省重点实验室	2	0	0.0	0.0