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J-GLOBAL ID：201702256570670602   整理番号：17A0355740

魚体背部輪郭BPRアルゴリズムの淡水魚種識別方法の研究【JST・京大機械翻訳】

RESEARCH ON IDENTIFICATION METHOD OF FRESHWATER FISH SPECIES USING BPR ALGORITHM BASED ON FISH BACK CONTOUR

著者 (5件)： Tu Bing (College of Information and Communication Engineering,Hunan Institute of Science and Technology, Key Laboratory of Optimization and Control for Complex Systems,College of Hunan Province) ,  Tan Zhihao (College of Information and Communication Engineering,Hunan Institute of Science and Technology) ,  He Yan (College of Information and Communication Engineering,Hunan Institute of Science and Technology) ,  Wang Jinping (College of Information and Communication Engineering,Hunan Institute of Science and Technology) ,  Tao Jian (College of Information and Communication Engineering,Hunan Institute of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 12  ページ： 127-130,139  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： 淡水魚種のオンライン自動識別問題に対して、マシンビジョン技術を利用して、魚体背部輪郭の屈曲可能性比率比率(近 POTENTIAL RATIO)の非破壊魚体識別方法を提案した。まず第一に,フナ,ソウギョ,,,コイ科の4つの一般的魚類サンプルを分析し,最小二乗法を用いて対応する背部輪郭モデルを確立し,魚のBPR分布の範囲を統計的に分析した。次に,オンライン認識を必要とする魚体をカメラによって対応するカラー画像を得て,次に,得られたカラー画像を前処理して,魚体輪郭を得た。最終的に,魚の画像のBPR値を計算し,魚の種の分布を魚のBPR分布モデルに従って識別した。実験結果により,提案方法は,単純アルゴリズムおよび高認識精度の特徴を持ち,そして,収集したデータベースにおける認識精度は,95%以上であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  データベース ,  *淡水魚 ,  ソウギョ ,  カラー画像 ,  コイ科 ,  前処理 ,  最小二乗法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 認識精度 ,  分布モデル ,  種分布 ,  マシンビジョン ,  自動認識 ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Machine vision ,  Fish back contour ,  Least-square algorithm ,  Bending potential ratio

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

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