基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究的开题报告_第1页
基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究的开题报告_第2页
基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究的开题报告一、研究背景猪是农业中重要的生产动物，其姿态信息关乎猪的健康状况、行为特征以及肉质品质等方面的问题。近年来，随着计算机视觉和机器学习等领域的发展，利用图像处理和模式识别方法来实现猪的姿态识别已成为研究热点。目前，研究者主要采用基于特征提取和分类器的方法进行猪的姿态识别，如采用边缘检测、纹理分析等方法获取图像特征，进而将这些特征输入到分类器中进行姿态分类。二、研究内容本研究将采用基于Zernike矩及支持向量机的方法进行猪的姿态识别。Zernike矩是一种旋转、平移不变的图像描述符，具有计算速度快、鲁棒性强等优点。该方法将首先利用图像中猪的位置和尺度信息进行切割和预处理，并提取出其Zernike矩作为特征向量，然后利用支持向量机分类器进行姿态分类。该方法能够有效识别猪的不同姿态，包括站立、蹲着、趴着等。三、研究意义本研究拟探索基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别方法，为猪的养殖行业提供较准确的姿态识别技术，以便根据其姿态信息进行猪的健康状况、行为特征以及肉质品质等方面的评估。这将有助于猪养殖企业提高养殖效益，减少疾病发生率，同时改善猪的福利问题。四、研究方法4.1数据采集本研究将采用数字摄像机对猪进行拍摄，并对其图像进行处理以获取猪的位置和尺度信息。4.2特征提取本研究将采用Zernike矩方法提取出图像中猪的特征向量。具体而言，将猪的图像切割并转换为灰度图像，忽略其大小和位置的影响，计算出其不同阶数的Zernike矩，将其作为特征向量进行姿态识别。4.3姿态分类本研究将采用支持向量机分类器对猪的姿态进行分类。具体而言，将Zernike矩作为特征向量输入到支持向量机中训练模型，用于对猪的姿态进行分类。5.研究计划阶段1：图像采集和预处理（1个月）1.获取猪的图像数据2.对图像进行预处理，获取猪的位置和尺度信息阶段2：特征提取（2个月）1.利用Zernike矩方法提取猪的特征向量2.对特征向量进行标准化处理阶段3：姿态分类（3个月）1.采用支持向量机对猪的姿态进行分类2.优化分类器的参数3.在测试集上进行评估与比较阶段4：结果分析与总结论文撰写（2个月）1.对实验结果进行分析和总结2.撰写论文并进行审稿和修改6.预期成果利用基于Zernike矩及支持向量机的方法实现猪的姿态识别，并对实验结果进行评

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论