昆虫自动识别系统及网络版昆虫图文检索查询系统的研究

发布时间：2021-12-17 06:39

　　本论文做了两个专题的研究：（1）利用计算机模式识别技术,编程研发了基于轮廓特征和色斑特征的昆虫自动识别系统；（2）利用php网页编程技术,构建了网络版的昆虫图文检索查询系统。基于轮廓的昆虫自动识别系统：该系统以7种蝶角蛉为研究对象,将翅的轮廓采用椭圆傅里叶描述子,转化为一系列参数,作为特征数据。应用支持向量机（support vector machine, SVM）的原理与算法,通过对一定数量的样本进行训练,构建了模式识别分类器,并利用遗传算法（GA）对参数进行优化。5次随机抽样的识别准确率为90%-98%,平均准确率达到94%。分成亚科后的自动识别准确率达到99%。基于色斑的昆虫自动识别系统：以4种蝶角蛉为研究对象,将翅的方位及大小进行标准化处理,采用翅面分割法定位翅上的斑纹,对子区域进行HSV颜色空间转换,并对得到的三维向量值做非均匀量化处理,最后取子区域处理后的均值实现降维,并作为建模输入值。试验比较了通过SVM以及Adaboost算法构建模型的准确率,其中SVM对4种蝶角蛉单种识别准确率为90%-100%；通过Adaboost算法对4种蝶角蛉单种识别准确率均达到100%。网络版... 

【文章来源】：中国农业大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：97 页

【学位级别】：博士

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【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3539580