自动识别技术在昆虫分类鉴别研究中的应用

被引:29
作者
徐鹏 [1 ,2 ]
陈乃中 [2 ]
杨定 [1 ]
机构
[1] 中国农业大学农学与生物技术学院
[2] 中国检验检疫科学研究院
关键词
自动识别; 昆虫; 特征;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
摘要
昆虫的自动识别是重要的新兴研究领域,它以直接、快速、方便等优点日益受到人们的青睐。昆虫是世界上最大的生物类群,鉴定工作费时耗力,然而分类专家又在逐渐减少。近年来,昆虫自动识别技术的发展为解决这一矛盾提供了乐观的方案。众多分类学家不断探索自动识别的方法和理论,并开发出了一批识别软件。本文介绍自动识别的原理,分类讨论自动识别的技术和方法,并分析提出面临的困难和应对策略。
引用
收藏
页码:256 / 262
页数:7
相关论文
共 28 条
[1]
掌纹识别技术.[M].邬向前; 张大鹏; 王宽全; 著.科学出版社.2006,
[2]
普通昆虫学.[M].彩万志等编著;.中国农业大学出版社.2001,
[3]
数学形态学方法及其应用.[M].唐常青等编著;.科学出版社.1990,
[4]
Inferring developmental modularity from morphological integration: Analysis of individual variation and asymmetry in bumblebee wings [J].
Klingenberg, CP ;
Badyaev, AV ;
Sowry, SM ;
Beckwith, NJ .
AMERICAN NATURALIST, 2001, 157 (01) :11-23
[5]
Generalized discriminant analysis using a kernel approach [J].
Baudat, G ;
Anouar, FE .
NEURAL COMPUTATION, 2000, 12 (10) :2385-2404
[6]
基于核Fisher判别分析的高光谱遥感影像分类 [J].
杨国鹏 ;
余旭初 ;
陈伟 ;
刘伟 .
遥感学报, 2008, (04) :579-585
[7]
翅脉的数学形态特征在蝴蝶分类鉴定中的应用研究 [J].
潘鹏亮 ;
杨红珍 ;
沈佐锐 ;
高灵旺 ;
张建伟 ;
赵汗青 ;
于新文 .
昆虫分类学报, 2008, (02) :151-160
[8]
语音识别技术研究进展 [J].
柳春 .
甘肃科技, 2008, (09) :41-43
[9]
一种加权核鉴别分析方法 [J].
周大可 ;
唐振民 .
南京航空航天大学学报, 2008, (02) :226-229
[10]
昆虫翅脉特征自动获取技术的初步研究 [J].
潘鹏亮 ;
沈佐锐 ;
高灵旺 ;
杨红珍 .
昆虫分类学报, 2008, (01) :72-80