基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法.pdf

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1、第33卷第1期2122017年1月农业工程学报TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringVr01．33NO．1Jan．2017基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法刘世晶，王帅，陈军※，刘兴国，周海燕(中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所，上海200092)摘要：针对虾行为量化过程中运动虾苗较难检测与识别的问题，该文以南美白对虾虾苗为例，提出了一种基于改进主成分分析(principalcomponentanalysis，PCA)+AdaBoos

2、t算法的运动虾苗自动识别方法。在室内自然光条件下，利用工业相机采集承装容器中虾苗的灰度图像。提取图像中大小为100x100像素的不同运动状态的虾苗图像，首先使用改进PCA算法进行主成分分析，并进行特征提取。根据特征参数的分布情况，对其进行归一化处理，利用归一化的特征构建多个弱分类器，利用Adaboost方法将弱分类器构建成强分类器。最后，利用强分类器对运动虾苗进行识别。试验结果表明，在150幅不同运动状态虾苗测试样本中，基于改进PCA+Adaboost方法的识别正确率98％，平均每个样本识别时间为O．027898S，满足行为量化中的

3、自动识别要求。关键词：图像识别；识别；算法；运动虾苗；改进PCA；AdaBoost；行为量化doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2017．01．029中图分类号：$951．2文献标志码：A文章编号：1002—6819(2017)一01—0212—07刘世晶，王帅，陈军，刘兴国，周海燕．基于改进主成分分析和AdaBoost算法的运动虾苗识别方法[J]．农业工程学报，2017，33(1)：212--218．doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2017．01．029http：／／www．tc

4、sae．orgLiuShOing，WangShuai，ChenJun，LiuXingguo，ZhouHaiyan．MovinglarvalshrimpsrecognitionbasedonimprovedprincipalcomponentanalysisandAdaBoost[J]．TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE)，2017，33(1)：212—218．(inChinesewithEnglishabstra

5、ct)doi：10．11975／j．issn．1002—6819．2017．01．029http：／／www．tcsae．org0引言虾类行为是虾类对内外环境改变时的外在反应【lJ，开展虾类行为量化研究对促进养殖方式改进和养殖技术提升具有积极作用【2】。在虾类行为量化研究过程中能否有效区分虾与背景是决定虾类行为研究成败的关键因子，而虾苗因体型较小、身体透光性强等特点又是虾检测和识别中的难点。目前运动虾苗识别乃至虾的行为研究主要使用人工观测法，但人工观测由于其定性观测的特性，导致观测标准很难统一，结果很难量化。机器视觉技术因其非接触、

6、高精度、可量化的优点目前己逐渐应用于动物自动识别研究领埘31。迄今为止，尚未看到有关运动虾苗检测与识别研究的相关报道，但是已有一些学者利用机器视觉技术开展其它水生动物的行为检测与识别研究【4。5J。在运动目标检测方面，Kato等【6】使用光流法实现了基于二维图像的金鱼自动监测与行为识别；徐盼麟等[7】利用单目视觉技术，结合IMMJPDA算法实现的鱼类行为的立体观测，观测结果为基于时空坐标鱼类行为识别与量化收稿Et期：2016-05—18修订日期：2016—09—26基金项目：中国水产科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资

7、金项目(2015A02XK06)；国家现代农业产业技术体系项目(CARS．47)作者简介：刘世晶，男，山东青岛人，助理研究员，硕士，主要从事图像处理、模式识别和机器视觉相关领域研究。上海中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所，200092。Emaihlsjin92003@163．corn※通信作者：陈军，男，上海人，研究员，主要从事数字渔业相关领域研究。上海中国水产科学研究院渔业机械仪器研究所，200092。Email：chenjun@fmiri．ac．ca提供了参考方法；Vassilis等【8】利用帧问差分法构建了针对鱼群的快速检测

8、与识别系统，该系统可实现快速监测和量化鱼群行为；朱佩儒【9]使用了基于检测的鱼群跟踪算法和跟踪斑马鱼轮廓的跟踪算法解决了斑马鱼群互相交错的问题；在静态目标识别与检测方面，李贤等[10】利用颜色空间相关性实现了大菱鲆幼鱼体色监测与识别。