【摘 要】
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本文主要研究基于人工特征提取和传统机器学习方法的浮游生物原位图像分类,并在特征提取、特征降维和分类模型上做了创新性的应用。在特征提取上,本文不仅使用了常用的灰度特征,还引入了多种含有彩色信息的特征,包括颜色直方图、颜色聚合向量、颜色相关图和两种含有彩色信息的梯度等。为了缓解含有彩色信息的特征存在维度维度过高的情况,同时为了解决非结构数据无法在分类器中训练的问题,本文改进了 K-means颜色量化方
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本文主要研究基于人工特征提取和传统机器学习方法的浮游生物原位图像分类,并在特征提取、特征降维和分类模型上做了创新性的应用。在特征提取上,本文不仅使用了常用的灰度特征,还引入了多种含有彩色信息的特征,包括颜色直方图、颜色聚合向量、颜色相关图和两种含有彩色信息的梯度等。为了缓解含有彩色信息的特征存在维度维度过高的情况,同时为了解决非结构数据无法在分类器中训练的问题,本文改进了 K-means颜色量化方法,并引入了单通道直方图的描述统计量。通过实验证明,与仅使用灰度特征相比,使用含有颜色信息的特征能够得到更高的分类识别率。在特征降维和分类器方面,本文创新地组合了费歇尔得分、互信息和线性判别分析等降维方法和支持向量机（SVM）、逻辑回归等分类器,提升了训练的效率和分类效果,并给出了不同组合的适用场景。若考虑兼顾模型训练效率和识别率,可使用线性判别分析（LDA）和SVM的组合,该组合训练46类浮游生物图像时将特征维度降至210维,并在测试集上获得了 96.50%准确率;而互信息或费歇尔得分和线性SVM或逻辑回归的组合可以带来更强的解释性。总的来说,彩色特征是区分浮游生物图像非常有效的特征,而使用传统机器学习方法可以在不损失分类准确率的情况下,带来比卷积神经网络更强的解释性。
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