基于梯度直方图特征的实验鼠检测

基于梯度直方图特征的实验鼠检测

论文摘要

为了解决传统的基于图像阈值分割的实验鼠检测方法容易受到光线变化、噪声等影响导致检测效果差的问题,首先根据实验鼠的纹理平滑,且实验鼠整体上梯度均匀,在这个规律的基础上,提出从梯度幅值和梯度方向两个角度出发来构建特征,然后利用直方图降低特征维度并结合SVM(支持向量机)分类器实现新的实验鼠检测方法。实验结果证明,新方法的精准度和稳定性比图像阈值分割方法明显提高。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 阈值分割法
  • 2 基于梯度特征的实验鼠检测方法的实现
  •   2.1 提出基于梯度特征的实验鼠检测方法
  •   2.2 特征提取
  • 3 实 验
  •   3.1 采集样本
  •   3.2 分类器的选择
  •   3.3 实验与分析
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李帅,王江涛

    关键词: 实验鼠,阈值分割,梯度,直方图,支持向量机

    来源: 佳木斯大学学报(自然科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

    专业: 生物学,计算机软件及计算机应用

    单位: 淮北师范大学物理与电子信息学院

    基金: 国家自然科学基金项目(61203272),安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2018ZD038),安徽省高等学校省级质量工程项目(2017kfk043)

    分类号: TP391.41;Q95-33

    页码: 639-642

    总页数: 4

    文件大小: 2290K

    下载量: 43

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