[发明专利]一种多层稀疏编码特征的鸟类图像识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像识别领域，特别涉及一种多层稀疏编码特征的鸟类图像识 别方法。

背景技术

目前已有一些鸟类识别的专利，但是对于鸟类图像进行识别的专利并未发 现。在鸟类识别方面，如专利2009102108999提供基于声像一体化野生鸟类识 别技术的远程无线监测系统，其用于远程生态监测，所述系统包括鸣声录制模 块、视频录制模块、音视频数据处理模块、音视频流传输模块和音视频数字文 件存储模块。专利2013105810072提供一种基于鸟鸣声的移动式鸟类识别方法， 该专利通过LabVIEW软件对采集的鸟鸣声信号进行预处理，并通过LabVIEW 和MATLAB软件混合编程的AOK时频分析方法处理预处理之后的鸟鸣声信号， 最后通过MATLAB软件处理AOK时频谱图，实现特征值的提取。将已知鸟种 的鸟的特征值经模型训练生成训练模板并进行数据存储，将待识别鸟种的鸟的 特征值经模型训练生成测试模板，结合DTW算法将测试模板与训练模板进行匹 配来实现鸟类的识别。在实际生活中，用户更常用手机对鸟类拍照等方式来进 行记录和识别。为此急需一种基于鸟类图像的识别方法。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于一种多层稀疏编 码特征的鸟类图像识别方法，对于鸟类图像的识别精度高。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种多层稀疏编码特征的鸟类图像识别方法，包括以下步骤：

S1训练过程

S1.1收集各种鸟类训练图像，组成鸟类训练数据集；

S1.2字典学习

S1.2.1设定字典学习的目标函数为：

minD,X||Y-DX||F2+λΣi=1NΣj=1,j≠iN|diTdj|+βΣi=1N||ei·xi||2---(1)]]>