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J-GLOBAL ID：201602268062882325   整理番号：16A0956724

2進局所パターン特徴を区別することに基づく蛾類昆虫認識【JST・京大機械翻訳】

RECOGNING INSECTS OF MOTH SPECIES BASED ON DISCRIMINATIVE LOCAL BINARY PATTERN FEATURES

著者 (4件)： Li Xiaolin (College of Computer and Information,Fujian Agriculture and Forestry University) ,  Zhou Pengbo (College of Information Science and Technology,Beijing Normal University) ,  Zhou Mingquan (College of Information Science and Technology,Beijing Normal University) ,  Huang Shiguo (College of Computer and Information,Fujian Agriculture and Forestry University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 3  ページ： 172-175  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  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： 蛾類昆虫の多くは農業害虫であり,蛾類昆虫の種類を自動的に識別し食害の予報の重大な意義を予測。既存昆虫の自動認識方法に対して目以上が集中している階層の昆虫認識は,目内の昆虫の識別を実現することは難しいが,1つのテクスチャ特徴に基づく蛾類昆虫の識別法を提案した。1つの改良した局所的バイナリパターンを応用昆虫画像の特徴を抽出し,抽出に対して得られた特徴行列蛾類昆虫カテゴリに従って本質的な次元を抽出し,最後に,KNNアルゴリズムを用いて蛾類昆虫の識別を実現した。実験結果は示した。CLBP昆虫のオリジナル画像に対して直接特徴を抽出することが優れた認識性能を得る,同時に,特徴行列の次元を効果的に低減できる,従ってメモリ空間を縮小する,類似性比較のための計算の複雑さを低減する,区別することができた。この研究は計算機視覚技術の応用範囲を広げ,できるだけ早く予測する農業病虫害の実現に役立つ。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 類似性 ,  農業 ,  画像 ,  計算量 ,  害虫 ,  アルゴリズム ,  コンピュータビジョン ,  記憶装置 ,  *昆虫類
準シソーラス用語： 病虫害 ,  テクスチャ特徴 ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Local binary pattern ,  Insects of moth species ,  Image processing ,  Object recognition

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 蛾類 ,  昆虫