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视频鸟类行为研究中基于尺度不变特征变换的形态分类算法

         

摘要

本文介绍了我们在动物行为的智能分析研究中,针对青海湖野鸟监控获得的视频数据,基于数字图像处理及机器学习的方法对斑头雁形态样本进行分类的方法。我们首先采用尺度不变特征变换提取样本的特征点,选择不同的聚类中心对训练样本的特征点进行聚类,为每个样本生成特征向量来对样本进行描述,然后采用K最近邻算法建立模型,对斑头雁形态进行分类。对提出的方法进行了实验验证。通过恰当的特征选取,测试数据的分类准确率达到了73.75%。实验表明,本文提出的方法可以有效地从视频数据中实现斑头雁形态的自动分类。

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