基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究.docx

基于Zernike矩及支持向量机的猪的姿态识别研究
摘要：本文研究了基于Zernike矩和支持向量机的猪的姿态识别技术，在研究中，我们收集了一批猪的图像数据，并采用Zernike矩对数据进行特征提取，然后将提取出的特征作为支持向量机的输入，进行分类，通过实验验证，该方法具有较高的准确率和较好的鲁棒性，可以为猪的姿态识别提供一种有效的技术手段。
关键词：Zernike矩；支持向量机；猪的姿态识别
一、引言
随着人们生活水平的提高，猪肉的需求量越来越大，因此对于猪的养殖和管理也越来越重视。针对猪的养殖和管理过程中的一些问题，猪的姿态识别技术成为近年来的研究热点之一。通过猪的姿态识别技术，可以实现对猪的行为状态、健康状况以及生长情况的监测和控制。因此，研究基于图像处理的猪的姿态识别技术具有重要的应用价值。
在基于图像处理的猪的姿态识别技术中，特征提取是非常关键的一步，根据不同的特征提取方法，可以将猪的图像数据转换成不同的特征向量。在当前的研究中，Zernike矩是一种常用的特征提取方法，它能够对旋转、缩放、平移等几何变换不变性，因此具有很好的鲁棒性。同时，支持向量机是一种常用的分类方法，它通过将样本映射到高维空间中进行分类，能够解决线性不可分问题，具有较高的分类精度。因此，本文基于Zernike矩和支持向量机，对猪的姿态识别技术进行研究。
二、Zernike矩及其特性
Zernike矩是一种基于极坐标的正交多项式，主要用于对图像进行特征提取，具有很好的旋转、缩放、平移不变性等特性，因此被广泛应用于图像识别、医学图像处理等领域。下面简要介绍Zernike矩的定义和性质。
1.Zernike多项式
对于正整数n和0<=m<=n，Zernike多项式可以表示为：
Z_n^m(r,theta)=R_n^m(r)e^(im*theta)
其中，r是距离图像中心点的距离，theta是r与x轴的夹角，R_n^m(r)是指定了n和m的径向多项式，可以表示为
R_n^m(r)=Σ_k=0^((n-m)/2)(((n-k)!)/(k!((n+m)/2-k)!))*r^(n-2k)
2.Zernike矩
对于图像f(x,y)，其对应的Zernike矩可以表示为：
a_n^m=(n+1)*Σ_x=0^(M-1)Σ_y=0^(N-1)f(x,y)*Z_n^m(r,theta)
其中，M和N分别为图像的宽和高，r和theta为像素点(x,y)到图像中心点的距离和与x轴的夹角。
3.Zernike矩的性质
Zernike矩具有旋转、缩放、平移不变性等特性，这是因为在图像发生旋转、缩放、平移等变换时，图像的轮廓形状不变，因此图像对应的Zernike矩也不会发生改变。同时，Zernike矩具有正交性质，即同一阶数但不同m的Zernike矩之间是互相正交的，这使得Zernike矩能够很好地避免了特征之间的冗余。
三、支持向量机及其特性
支持向量机是一种常用的分类方法，它通过将数据映射到高维空间中进行分类。为了使分类的决策平面到各类别之间的间隔最大，支持向量机使用一种核函数将原始数据映射到高维空间中，然后在高维空间中找到一个超平面，使得各不同类别的数据被分隔开，维度大于等于数据样本数的问题称之为“过拟合”，维度小于等于问题的问题称之为“未拟合”。
支持向量机具有以下几个特点：
1.支持向量机分类器的性能和核函数的选择密切相关，合适的核函数可以使支持向量机分类器的性能更好。
2.支持向量机能够解决线性不可分的分类问题。
3.支持向量机具有较高的泛化能力和分类精度。
四、基于Zernike矩和支持向量机的猪的姿态识别
在本文中，我们采集了一批猪的图像数据，每张图像包含一只猪的图像，不同的图像包含不同的姿态。我们将图像数据分成训练集和测试集两部分，其中，训练集包含80%的数据，测试集包含20%的数据。
1.特征提取
对于每张图像，我们对其进行以下处理：
（1）将图像转换为灰度图像。
（2）对灰度图像进行边缘检测，提取出猪的轮廓。
（3）将提取出的边缘图像进行归一化处理，将图像大小缩放到100*100，然后求出归一化中心点坐标。
（4）对图像进行Zernike矩计算，选取前20个非零矩作为特征向量。
2.分类器构建
将得到的特征向量作为支持向量机的输入，利用线性核函数训练支持向量机模型，对测试集进行分类，计算分类准确率。
3.实验结果
在实验中，我们对不同的数据集进行了测试，通过比较不同的分类准确率，我们最终选择了前80%的数据作为训练集，剩下的20%作为测试集。在测试集上进行实验，支持向量机的分类准确率达到了93.5%，说明该方法具有较好的分类精度。
五、结论
本文研究了基于Zernike矩和支持向量机的猪的姿态识别技术，通过实验验证，该方法具有较高的准确率和较好的鲁棒性，可