【计算机视觉在大黄鱼选育中的应用】 本文主要探讨了一种基于计算机视觉技术的岱衢族大黄鱼选育群体外形特征模式识别方法。计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它利用摄像头和其他设备捕获图像,通过图像处理、模式识别等技术分析和理解图像信息。在大黄鱼选育过程中,这种方法可以提供定量、客观的形态参数,以辅助鱼类的遗传选育工作。 文章首先测量了岱衢族大黄鱼F2和F3代的24个形态参数,这些参数可能包括鱼类的全长、体长、头长、尾柄长、尾柄高等。这些数据的收集是通过计算机视觉技术实现的,它能够准确、高效地获取大量鱼类的形态信息,避免了传统手动测量的误差和耗时。 接着,研究人员运用主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)对收集到的形态参数进行特征提取和选择。PCA是一种统计方法,可以将多维数据转换成一组新的正交坐标系统,其中新的坐标(主成分)是原始数据方差最大的方向,这样可以减少数据维度,同时保留大部分信息。SPA则是一种特征选择算法,通过迭代过程找到一组相互正交的特征,以尽可能少的特征来代表原始数据。 研究发现,全长/体长、全长/头长、全长/尾柄长、体长/头长、尾柄长/尾柄高这五个比率参数是反映岱衢族大黄鱼F2和F3代形态差异的关键特征变量。这些比率参数可以有效地反映出鱼类体型的比例关系,对于区分不同选育群体具有重要意义。 接下来,基于PCA、SPA提取和选择的特征变量,建立了稀疏表示识别模型。稀疏表示模型是一种有效的机器学习方法,它能用少数基向量的线性组合来近似表示输入样本,从而实现样本的分类或识别。实验结果显示,三种特征变量集对F2和F3代的识别准确率均较高,平均识别准确率在79.0%至88.3%之间,其中以PCA变换主元特征的识别效果最佳,达到88.3%。 这项研究的结果不仅为岱衢族大黄鱼的外形指标提供了量化评估工具,也为鱼类选育的精准化和智能化提供了理论支持。通过计算机视觉和相应的数据分析技术,可以更科学地评估鱼类的形态差异,提高选育效率,进一步推动水产养殖业的发展。同时,这种方法也对其他水生生物的遗传选育研究具有参考价值。 关键词:大黄鱼;计算机视觉;群体识别;形态特征;稀疏表示 中图分类号:S237 文献标志码:A
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