基于颜色特征的动物图像分类识别仿真系统设计
张公伯
谷昱良
朱和贵
1.东北大学理学院数学系 沈阳 1100042.东北大学理学院数学系 沈阳 1100043.东北大学理学院数学系 沈阳 110004
摘要：为解决动物图像分类识别问题,提出了一种基于颜色特征的动物图像分类识别方法.该方法很好地利用了颜色直方图和低阶统计矩的属性.首先确定选择HSV颜色空间,依据图像的颜色直方图特性调整低阶统计矩数值作为特征描述量,再通过K近邻方法判断图像所属类别,并构建仿真系统.实验另外对比了组合类与单一类特征在识别准确率上的差异.实验表明,该方法能较有效地识别出不同种类的动物,平均正确识别率可达89%.仿真系统具有实用性,组合类特征可在一定程度上提高识别准确率并降低识别时间.
关键词：动物分类识别颜色特征颜色直方图颜色统计矩K近邻方法
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目(201610145014)中国博士后科学基金(2016M591446)中央高校基本科研业务费专项(N140503004)国家自然科学基金(61402097)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 81-85 )
英文信息