基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别



基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别

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基于Gabor方向直方图和支持向量机的猪个体身份识别

论文目录
摘要	第5-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 研究目的及意义	第11页
1.2 国内外研究现状	第11-16页
1.2.1 基于机器视觉的动物身份识别研究现状	第11-13页
1.2.2 Gabor滤波器在身份识别领域的研究现状	第13-15页
1.2.3 SVM支持向量机的研究现状	第15-16页
1.3 本文主要研究内容	第16-17页
1.4 论文结构安排	第17-19页
第二章视频图像采集和预处理	第19-31页
2.1 群养猪视频采集平台	第19-20页
2.2 图像预处理	第20-28页
2.2.1 样本的选取	第20-21页
2.2.2 猪个体目标提取	第21-26页
2.2.3 稳定特征区域的划分	第26-27页
2.2.4 特征区域的网格划分	第27-28页
2.3 样本库的建立	第28-29页
2.4 本章小结	第29-31页
第三章毛发模式特征提取	第31-41页
3.1 毛发模式特征	第31-32页
3.2 Gabor滤波器原理	第32-34页
3.3 Gabor滤波器参数设置	第34-35页
3.4 提取Gabor方向直方图特征	第35-38页
3.4.1 网格中计算毛发模式方向场	第35-37页
3.4.2 网格中计算Gabor方向直方图	第37-38页
3.5 毛发模式特征的比较	第38-40页
3.6 本章总结	第40-41页
第四章分类器的设计和参数设置	第41-52页
4.1 分类器选择	第41-43页
4.2 支持向量机模型	第43-48页
4.2.1 线性支持向量机	第43-44页
4.2.2 非线性支持向量机	第44-46页
4.2.3 常用核函数的介绍	第46-48页
4.3 SVM参数的选择和优化	第48-50页
4.4 本章总结	第50-52页
第五章实验和结果	第52-61页
5.1 身份识别系统参数设置实验	第52-56页
5.1.1 网格划分实验	第53-54页
5.1.2 Gabor滤波器方向参数选择实验	第54-55页
5.1.3 支持向量机核函数选择实验	第55-56页
5.2 身份识别系统性能测试实验	第56-59页
5.2.1 本文特征提取算法与经典纹理特征提取算法的比较实验	第56-57页
5.2.2 本文分类算法与经典分类算法的比较实验	第57-58页
5.2.3 低分辨率条件下的分类识别实验	第58-59页
5.3 本章小结	第59-61页
第六章总结与展望	第61-64页
6.1 本文总结	第61-62页
6.2 未来展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
致谢	第68-69页
攻读硕士学位期间完成的论文	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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