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J-GLOBAL ID：201702246751053750   整理番号：17A0094602

背部輪郭相関係数アルゴリズムに基づく淡水魚種識別研究【JST・京大機械翻訳】

Research on identification of freshwater fish species based on fish back contour correlation coefficient

著者 (5件)： Tu Bing (School of Information & Communication Engineering, Hunan Institute of Science & Technology, Key Laboratory of Optimization and Control for Complex Systems of Hunan Province) ,  Wang Jinping (School of Information & Communication Engineering, Hunan Institute of Science & Technology) ,  Wang Sicheng (School of Information & Communication Engineering, Hunan Institute of Science & Technology) ,  Zhou Xing (School of Information & Communication Engineering, Hunan Institute of Science & Technology) ,  Dai Ping (School of Information & Communication Engineering, Hunan Institute of Science & Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 16  ページ： 162-166  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 魚種の自動識別の問題を解決するために,魚の背部輪郭の相関係数アルゴリズムに基づく魚種の識別法をマシンビジョン技術を用いて提案した。まず第一に,魚の背部輪郭を抽出するために,フナ,ソウギョ,,,およびコイの4つの淡水魚の画像を用いて,最小二乗法アルゴリズムを用いて,魚の背部輪郭の曲線あてはめを行い,4つの淡水魚の背部輪郭の数学モデルを確立した。次に認識された魚体に対して、マシンビジョン技術を用いて魚体の輪郭を獲得し、抽出した魚体の輪郭と確立した四種類の魚背部輪郭の数学モデルの相関係数値を計算し、魚種に対する自動識別の目標を達成した。最後に,提案した方法を用いて,ランダムに選んだ60の魚をテストし,結果は,このアルゴリズムが単純で,認識精度が高く,淡水魚種の識別のための新しいアイデアを提供し,水産養殖の自動化レベルを向上させることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  *アルゴリズム ,  曲線あてはめ ,  *淡水魚 ,  養殖 ,  ソウギョ ,  数学モデル ,  自動化 ,  画像 ,  *相関係数
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *相関係 ,  マシンビジョン ,  自動認識 ,  *魚種 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： machine vision ,  the contour of fish body back ,  least square algorithm ,  correlation coefficient

分類 (1件)： 魚類  (FH02020K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 背部 ,  輪郭 ,  相関係数 ,  アルゴリズム ,  淡水 ,  魚種 ,  識別 ,  研究