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基于鸡头特征的病鸡识别方法研究
被引量：
16
1
作者
毕敏娜
张铁民
+1 位作者
庄晓霖
焦培荣
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期51-57,共7页
健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H...
健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H分量分割阈值分割黄羽鸡。再利用H分量进行阈值分割得到黄羽鸡和鸡冠鸡垂。提出一种利用鸡冠和鸡垂轮廓上两点距离小于阈值的鸡头合并算法,再通过修正算法识别鸡头。在鸡头中,分别提取鸡眼瞳孔轮廓并获取形状几何特征,提取鸡冠的H分量共生矩阵特征,构成基于鸡头特征,采用ARA特征选择算法获得病鸡特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行训练分类。实验结果表明,病鸡识别正确率为92.5%,表明利用机器视觉获取鸡头特征进行病鸡识别具有可行性和研究价值。
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关键词
机器视觉
病鸡识别
鸡头修正算法
共生特征矩
平均识别算法
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职称材料
基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究
被引量：
3
2
作者
马志强
张泽广
+3 位作者
闫瑞
刘利民
冯永祥
苏依拉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第1期133-139,共7页
互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的...
互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的平均距离识别算法,建立了一个能够对目标语种识别的实验平台。实验结果表明,识别算法能够很好地从中文、英文、蒙古文以及混合语言文本中识别出蒙古语文本,准确率达到99.5%以上。
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关键词
语种识别
N-GRAM模型
平均距离识别算法
蒙古语文本
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职称材料
题名
基于鸡头特征的病鸡识别方法研究
被引量：
16
1
作者
毕敏娜
张铁民
庄晓霖
焦培荣
机构
华南农业大学工程学院
国家生猪种业工程技术研究中心
华南农业大学兽医学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期51-57,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51177053)
广东省省级科技计划项目(2014A050503061)
文摘
健康黄羽鸡鸡冠鲜红、纹理均匀,鸡眼圆润有神,病鸡鸡冠萎缩变色、鸡眼半闭或全闭。本文提出了一种基于鸡冠及鸡眼构成的鸡头特征信息的病鸡识别方法。首先通过R、G、B分量色差信息去除背景,分析鸡身和鸡冠样本区域H分量分布特点,提取H分量分割阈值分割黄羽鸡。再利用H分量进行阈值分割得到黄羽鸡和鸡冠鸡垂。提出一种利用鸡冠和鸡垂轮廓上两点距离小于阈值的鸡头合并算法,再通过修正算法识别鸡头。在鸡头中,分别提取鸡眼瞳孔轮廓并获取形状几何特征,提取鸡冠的H分量共生矩阵特征,构成基于鸡头特征,采用ARA特征选择算法获得病鸡特征向量,采用支持向量机(SVM)分类器进行训练分类。实验结果表明,病鸡识别正确率为92.5%,表明利用机器视觉获取鸡头特征进行病鸡识别具有可行性和研究价值。
关键词
机器视觉
病鸡识别
鸡头修正算法
共生特征矩
平均识别算法
Keywords
machine
vision
sick
chicken
recognition
head
correcting
algorithm
co-occurrence
matrix
average
recognition
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究
被引量：
3
2
作者
马志强
张泽广
闫瑞
刘利民
冯永祥
苏依拉
机构
内蒙古工业大学信息工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第1期133-139,共7页
基金
国家自然科学基金(61363052)
内蒙古自治区自然科学基金(2014MS0608)
+1 种基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY12052)
内蒙古工业大学重点基金(ZD201118)
文摘
互联网上蒙古语文本正在不断地增加,如何让网络中的蒙古语内容为搜索引擎和舆情分析等应用提供服务引起了社会的高度关注。首先要解决如何采集网络中蒙古语文本数据,核心是准确识别网络中蒙古语文本的问题。该文提出了基于N-Gram模型的平均距离识别算法,建立了一个能够对目标语种识别的实验平台。实验结果表明,识别算法能够很好地从中文、英文、蒙古文以及混合语言文本中识别出蒙古语文本,准确率达到99.5%以上。
关键词
语种识别
N-GRAM模型
平均距离识别算法
蒙古语文本
Keywords
language
identification
N-Gram
model
average
distance
recognition
algorithm
Mongolian
text
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鸡头特征的病鸡识别方法研究
毕敏娜
张铁民
庄晓霖
焦培荣
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
16
下载PDF
职称材料
2
基于N-Gram模型的蒙古语文本语种识别算法的研究
马志强
张泽广
闫瑞
刘利民
冯永祥
苏依拉
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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