基于Gabor滤波器和SVM结合的中华蜂图像识别方法

• 作者: 刘超 林寿英 王彩霞 李新亮 张晓青 谢奕涛
• 来源期刊: 农业工程
• 关键词: 中华蜂图像分类 Gabor特征提取 PCA降维 核函数 支持向量机
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 信息与电气化|Information and Electrification
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: S126
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1795.2021.08.008

摘要

为了减少由于光照强度不一、对比度不同的干扰因素对中华蜂图像识别过程带来的困难,提出一种基于Ga-bor滤波、PCA降维与SVM相结合的蜜蜂图像识别方法.将人工采集的中华蜂图像进行灰度化、归一化处理,并采用Gabor滤波技术对处理后的图片进行图像特征的提取,进一步通过PCA将高维特征向量进行线性降维,最后将图片特征值矩阵分别经过不同核函数的SVM进行分类识别.通过不同核函数的SVM进行对比建模,测试并分析其对于特征提取后中华蜂图像的建模时长、识别准确率及识别图像时长.试验表明,中华蜂的图像经过Gabor特征提取、PCA降维得到的特征矩阵,经过核函数为Sigmoid的SVM时,其识别特性最好.