基于HOG和GA-SVM的鱼类疾病图像识别算法的研究

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【获取途径】超星期刊网
【作者】贾童
【刊名】电脑与电信
【作者单位】太原师范学院
【年份】2024
【卷号】第12期
【页码】17-21
【ISSN】1008-6609
【关键词】渔业养殖 HOG GA-SVM 机器学习图像识别
【摘要】渔业一直是我国农业的支柱产业之一，但因为很多从业者专业能力不足，导致鱼的养成率一直不高，造成的经济损失巨大。针对传统渔业养殖存在的智能化水平低、效率低等问题，提出一种基于HOG和GA-SVM支持向量机的鱼类疾病的图像识别方法。本研究以鱼类疾病图像作为实验对象，采用HOG特征描述符提取图像特征信息，采用线性判别分析算法LDA进行降维处理，将降维后的新向量作为输入向量代入SVM分类器进行训练。模型在经过训练后，对于鱼类疾病的识别率达到92.473%，对于研究机器学习在渔业上的应用提供一定参考。
【文献类型】期刊