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摘要
为解决渔业养殖及转运自动计数要求，提出一种基于机器视觉的鱼类识别算法设计与程序编制，以证明使用数字图像识别分类技术的尺度不变特征变换SIFT及加速稳健特征SURF算法等可有效地检测与标注鱼类图像特征点。采用快速近邻匹配FLANN匹配算法测试了基于图像特征的鱼类旋转和泛化目标检测，得出SURF特征对个体检测效果好、SIFT特征对泛化目标检测效果优的结果。考察FLANN图像匹配碎片化特性、结合图像信息区域聚集实际、借鉴模板检测方法，设计了图像分割扫描及特征匹配的模板检测算法，并使用最大稳定极值区域MSER方法对识别结果进行冗余排除，达到能正确识别多目标鱼类的算法预设目标。研究发现，该算法及软件能成功识别图片中的多个鱼类目标，测试效果好，有较强的实用意义。
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