【摘 要】
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昆虫的鉴定在社会、经济、生产中有重要作用，但传统方法费时费力，且分类学家和专业的技术人员也逐渐减少，这和日益增长的昆虫鉴定需求形成矛盾。昆虫图像识别方法可以缓解上述矛
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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昆虫的鉴定在社会、经济、生产中有重要作用，但传统方法费时费力，且分类学家和专业的技术人员也逐渐减少，这和日益增长的昆虫鉴定需求形成矛盾。昆虫图像识别方法可以缓解上述矛盾，因此得到了昆虫学家们的关注。本文针对昆虫图像识别做了系统的研究，对其中图像预处理、特征提取、分类和识别等关键环节进行了深入调研和总结，并选择目前研究中的一些薄弱环节展开尝试性的研究，总结出一些重要的结论和方法，本文的主要研究内容和研究成果如下： (1)系统地总结了昆虫图像识别的研究现状及其关键方法(图像分割、特征提取、分类识别)的研究状况，详细地分析了昆虫图像识别的难点和重点，为昆虫图像识别的进一步发展提供了重要参考。 (2)基于.Net平台使用C＃语言构建了一套用于生物分类学研究的软件系统框架--“生物专家系统”(简称BES)。BES通过插件形式提供对各类生物学数据处理、分析功能，并且提供灵活的应用和编程接口，更易于非分类学专业人士使用。 (3)基于BES建立了“昆虫标本图像目级鉴定系统”，对昆虫纲目级图像鉴定进行了实践。研究设计并使用了一些基于拓扑不变性的相对形状特征和人工神经网络方法，在7目8个类群221种昆虫的225幅图的测试集上做了检验，识别率达80％左右。 (4)基于BES，利用“基于内容的图像检索”(CBIR)技术原理，对蝴蝶图像的科级鉴定方法进行研究，建立了“蝴蝶标本图像在线鉴定系统”。在已有的数据基础上测试时，其中种属覆盖较全的凤蝶科图像正确匹配率达到84％。 (5)对以分类学应用为目的的昆虫图像数据库进行研究，以蝴蝶图像为例，建立了一套相对完整的蝴蝶图像数据库，较全面地包含了国内蝴蝶数据，为以后的研究奠定了一定的数据基础。
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