Syftet med detta arbete är att föreslå ett automatiskt fiskklassificeringssystem som fungerar i den naturliga undervattensmiljön för att hjälpa marina biologer att förstå fiskars beteende. Fisk klassificering utförs genom att kombinera två typer av funktioner: 1) Textur funktioner extraheras genom att använda statistiska ögonblick av grå nivå histogram, rumslig Gabor filtrering och egenskaper hos co-occurence matris och 2) Form Funktioner extraheras genom att använda Curvature Scale Space transform och histogrammet av Fourier deskriptorer av gränser. En affin transformation tillämpas också på de förvärvade bilderna för att representera fisk i 3D genom flera vyer för funktionen extraktion. Systemet testades på en databas med 360 bilder av tio olika arter med en genomsnittlig korrekt hastighet på ca 92%. Sedan, fisk banor, extraheras med hjälp av den föreslagna fisk klassificering i kombination med ett spårningssystem, analyseras för att förstå avvikande beteende. I detalj beräknar spårningsskiktet fiskvägar, klassificeringsskiktet associerar banor till fiskarter och sedan genom att klunga ihop dessa banor kan vi upptäcka ovanliga fiskbeteenden som ska undersökas vidare av marinbiologer.
C. Spampianto m.fl. REF försöker klassificera fiskar med hjälp av texturfunktioner som extraheras från gaborfiltrering, grå nivå histogram och histogrammet av Fourier deskriptorer av gränser och Curvature Scale Space Transform används för formfunktioner extraheras med hjälp av.
Automatic fish classification for underwater species behavior understanding
{'venue': "ARTEMIS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}