Beishuizen, M and Koezen, R and Romer, S (2015) Vogels classificeren gebaseerd op hun zang: een vergelijking tussen machine learning en een kennissysteem. Bachelor's Thesis, Artificial Intelligence.
|
Text
AI_BA_2015_MarcelBeishuizen_Ro_1.pdf - Published Version Download (5MB) | Preview |
|
![[img]](https://fse.studenttheses.ub.rug.nl/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Toestemming.pdf - Other Restricted to Backend only Download (48kB) |
Abstract
Een systeem om automatisch vogelgeluiden te herkennen zou voor veel vogelaars en natuuronderzoek een handige uitkomst zijn. In dit onderzoek worden drie verschillende methoden besproken om deze taak uit te voeren. Er wordt ingegaan op het extraheren van features, het classificeren met behulp van een kennissysteem, het classificeren met behulp van machine learning en tot slot een combinatie van beide systemen. Het kennissysteem geeft duidelijk betere resultaten (accuraatheid 74%) dan het op machine learning gebaseerde systeem(accuraatheid 7%), maar geeft niet een enkele vogel als antwoord. Het gecombineerde systeem heeft geen voldoende betrouwbaarheid(accuraatheid 31%), maar er worden suggesties gegeven voor verbetering.
| Item Type: | Thesis (Bachelor's Thesis) |
|---|---|
| Degree programme: | Artificial Intelligence |
| Thesis type: | Bachelor's Thesis |
| Language: | Dutch |
| Date Deposited: | 15 Feb 2018 08:04 |
| Last Modified: | 15 Feb 2018 08:04 |
| URI: | https://fse.studenttheses.ub.rug.nl/id/eprint/12756 |
Actions (login required)
 |
View Item |