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昆虫自动识别研究进展
1
作者
吴基楠
何大东
+1 位作者
龚子慧
陈功
《华中昆虫研究》
2018年第1期140-149,共10页
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...
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。
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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
原文传递
题名
昆虫自动识别研究进展
1
作者
吴基楠
何大东
龚子慧
陈功
机构
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
出处
《华中昆虫研究》
2018年第1期140-149,共10页
基金
湖南省大学生研究性学习和创新性实验(XCX18053)
文摘
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。
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
Keywords
automatic
insect
recognition
Image
feature
extraction
Identification
model
construction
Research
progress
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
昆虫自动识别研究进展
吴基楠
何大东
龚子慧
陈功
《华中昆虫研究》
2018
0
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