使用MATLAB代码实现航拍照片中的露脊鲸自动识别

资源摘要信息:"人脸图像特征提取matlab代码-rightwhalerecognition项目主要关注于通过航拍照片自动化识别和分类濒危的露脊鲸。该研究是在STAT 441统计学习-分类课程的框架下进行的，使用了约11,000张露脊鲸的航拍照片数据集进行训练和测试。该数据集包含约450只鲸鱼的图片。 该项目的目的是利用机器学习技术来辅助研究人员进行鲸鱼的识别工作，因为这些物种的数量极为稀少且很难通过肉眼进行准确的辨识。在世界范围内，北大西洋的露脊鲸数量已经不足500只，因此，能够自动识别和监测它们的健康状况对于物种保护至关重要。 露脊鲸属于Eubalaena属，是巴里鲸中体型较大的三种鲸鱼之一，被归类于弓头鲸科的Balaenidae科。露脊鲸特征明显，体型圆润，背部有拱形隆起，V型的气孔和深灰色或黑色的皮肤。它们头部的皮肤粗糙，上面有因为寄生虫鲸虱而发白的斑块，这成为右鲸最为显著的外观特征。露脊鲸的名字来源于捕鲸者，因为它们提供了丰富的油和香脂资源。 目前，能够识别露脊鲸的研究人员数量有限，且在出水时仅凭肉眼识别是耗时且困难的。大多数情况下，研究人员需要花费大量时间来手动匹配航拍照片和在线照片识别目录。为了解决这一问题，项目组开发了一套定制软件，以自动化的方式辅助识别工作。 该项目的实现依赖于人脸图像特征提取技术在Matlab环境中的应用。由于涉及到大量的图像数据处理，需要使用有效的图像处理和机器学习算法对鲸鱼图片进行特征提取和分类。Matlab作为一个强大的科学计算和工程仿真软件，提供了丰富的图像处理工具箱和机器学习工具，适合完成此类任务。 项目的软件包命名为rightwhalerecognition-master，暗示了一个主版本的源代码仓库，该仓库可以用于访问、下载和使用项目代码。该项目可能是开源的，因为标记了系统开源的标签，意味着该项目的代码可以在遵守一定的使用协议的基础上被其他研究者或开发者获取和改进。 整个项目的目标是通过自动化的方法，将研究人员从繁琐的图像匹配工作中解放出来，加快数据收集和处理速度，为露脊鲸的保护工作提供更为高效的技术支持。"