一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类识别方法

研究适用于小样本库的SAR地面目标分类识别方法一直是SAR目标识别领域的热点和难点。针对SAR图像地面目标特征数据维数较高、识别率低下的问题,在分析了SAR地面目标对方位具有敏感性基础上,提出了一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类方法,通过在训练SVM分类器中引入方位角信息,使得训练后的SVM分类器对方位角敏感。实验结果表明,与传统的SVM分类方法相比,该方法对SAR图像的地面目标具有较高的分类识别率和运行效率。

A PCA-SVM Classification and Recognition Method for Azimuth Sensitivity