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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:

第44卷

期数:

2016年03期

页码:

448-451

栏目:

农业工程与信息技术

出版日期:

2016-03-25

文章信息/Info

Title:

Study on optimal feature selection method of pig posture recognition

作者:

党亚男¹;  王芳¹; 2;  田建艳¹; 2;  谢徵¹

1.太原理工大学/信息工程学院，山西太原 030024； 2.新型传感器与智能控制教育部重点实验室，山西太原 030024

Author(s):

Dang Yanan; et al

关键词:

特征优选; 粗糙集; 模板匹配; 猪; 姿态

Keywords:

-

分类号:

TP391.4

DOI:

-

文献标志码:

A

摘要:

猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作，为了得到准确的猪的姿态，首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像；然后建立猪的备选几何参数特征集(圆形度F₁、矩形度F₂、伸长度F₃、质高比F₄和质心左右比F₅)，并运用粗糙集的约简方法对其进行筛选；最后采用模板匹配算法优选出来最优特征组合。试

Abstract:

-

参考文献/References:

［1］王勇. 基于轮廓不变矩特征的猪行为姿态识别研究［D］. 镇江：江苏大学，2011.
［2］Zeng A P，Li T R，Liu D，et al. A fuzzy rough set approach for incremental feature selection on hybrid information systems［J］. Fuzzy Sets and Systems，2015，258：39-60.
［3］刘富，张潇，侯涛，等. 基于粗糙集的基因信号属性约简［J］. 吉林大学学报：工学版，2015，45(2)：624-629.
［4］姜映映，田丰，王绪刚，等. 基于模板匹配和SVM的草图符号自适应识别方法［J］. 计算机学报，2009，32(2)：252-260.
［5］赵海勇，刘志镜，张浩. 基于模板匹配的人体日常行为识别［J］. 湖南大学学报：自然科学版，2011，38(2)：88-92.
［6］冯进玫，卢志茂，杨朋，等. 基于局部占优度的彩色图像分割算法［J］. 华中科技大学学报：自然科学版，2014，42(9)：44-48.
［7］Michel J，Youssefi D，Grizonnet M. Stable Mean-Shift algorithm and its application to the segmentation of arbitrarily large remote sensing images［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2015，53(2)：952-964.
［8］陈铭. 高维聚类算法研究［D］. 南京：南京师范大学，2011.
［9］袁登厅. 基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究［D］. 镇江：江苏大学，2014.
［10］柴洋，王向东. 基于图像处理的温室大棚中番茄的病害识别［J］. 自动化技术与应用，2013，32(9)：83-89.
［11］郭敏，贾修一，商琳. 基于模糊化的决策粗糙集属性约简和分类［J］. 模式识别与人工智能，2014，27(8)：701-707.
［12］Qian Y H，Wang Q，Cheng H H，et al. Fuzzy-rough feature selection accelerator［J］. Fuzzy Sets and Systems，2015，258(258)：61-78.
［13］Lee J H，Rahimipour A J，Ahn C W，et al. Efficient classification system based on Fuzzy-Rough Feature Selection and Multitree Genetic Programming for intension pattern recognition using brain signal［J］. Expert Systems With Applications，2015，42(3)：1644-1651.
［14］Beiranvand V，Mobasher-Kashani M，Abu Bakar A. Multi-objective PSO algorithm for mining numerical association rules without a priori discretization［J］. Expert Systems With Applications，2014，41(9)：4259-4273.
［15］刘慧玲，潘宏侠，田静宜. 粗糙集用于故障诊断中的测点优化配置［J］. 机械设计与研究，2014，30(1)：101-104，110.
［16］呙润华，苏婷婷，马晓伟. BP神经网络联合模板匹配的车牌识别系统［J］. 清华大学学报：自然科学版，2013，53(9)：1221-1226.
［17］刘昌盛. 基于视觉的静态手势识别技术研究［D］. 兰州：西北师范大学，2008.

相似文献/References:

[1]陈向阳,陈丽萍,王思乐,等.粗糙集在棉花异性纤维图像去噪中的应用[J].江苏农业科学,2016,44(03):446.
　Chen Xiangyang,et al.Application of rough set in denoising of cotton fiber image[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(03):446.
[2]曹武军,张良伟.基于粗糙集-生产函数的农产品价格波动特点[J].江苏农业科学,2014,42(06):406.
　Cao Wujun,et al.Price volatility of agricultural products based on rough set-production function[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(03):406.
[3]张会敏,张云龙,张善文,等.基于区分矩阵的属性约简算法的作物病害识别方法[J].江苏农业科学,2015,43(01):387.
　Zhang Huimin,et al.A crop disease recognition method based on attribute reduction of discernibility matrix[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(03):387.
[4]刘仲鹏,李文华.基于图像处理和特征优选的玉米品质识别[J].江苏农业科学,2015,43(03):382.
　Liu Zhongpeng,et al.Identification of corn quality based on image processing and feature selection[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2015,43(03):382.
[5]白世贞,郭秋霞.基于粗糙集的猪肉绿色供应链绩效评价指标体系构建[J].江苏农业科学,2016,44(08):578.
　Bai Shizhen,et al.Construction of performance evaluation index system of pork green supply chain based on rough set[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2016,44(03):578.
[6]刘祖瑾,杨玲,段琳琳,等.1种结合FCM聚类算法与粗糙集的林木提取方法[J].江苏农业科学,2018,46(16):185.
　Liu Zujin,et al.A forest tree extraction method combining FCM clustering algorithm and rough set[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(03):185.

备注/Memo

备注/Memo:

收稿日期：2015-02-16
基金项目：国家高技术研究发展计划（编号：2013AA102306）；山西省青年科技研究基金（编号：2012021030-1）。
作者简介：党亚男，硕士研究生，研究方向为复杂系统建模与智能控制及模式识别。E-mail：1195849201@qq.com。
通信作者：王芳，博士，副教授，研究方向为复杂系统建模、控制及智能化监控。E-mail：wangfang@tyut.edu.cn。

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更新日期/Last Update: 2016-03-25