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基于支持向量机的飞机图像识别算法
引用本文:战国科,夏哲雷.基于支持向量机的飞机图像识别算法[J].现代电子技术,2007,30(21):127-129.
作者姓名:战国科  夏哲雷
作者单位:中国计量学院,信息工程学院,浙江,杭州,310018
摘    要:研究了一种基于支持向量机的飞机图像识别算法。采用基于神经网络的图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练。提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。将支持向量机与传统的人工神经网络的算法进行了对比实验,实验表明基于支持向量机的飞机图像识别算法具有更好的性能。

关 键 词:飞机图像识别  支持向量机  特征向量  神经网络
文章编号:1004-373X(2007)21-127-03
收稿时间:2007-04-17
修稿时间:2007年4月17日

Plane Image Recognition Based on Support Vector Machine
ZHAN Guoke,XIA Zhelei.Plane Image Recognition Based on Support Vector Machine[J].Modern Electronic Technique,2007,30(21):127-129.
Authors:ZHAN Guoke  XIA Zhelei
Affiliation:College of Information Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 0310018, China
Abstract:This paper studies a plane image recognition algorithm based on Support Vector Machine(SVM).A method of edge detection,which based on neural network is adopted.The method uses a logical judgement algorithm to get edge candidate images,and then edge pixels and their neighbor pixels compose the binary samples of the BP neural network.Next extracting the outline feature vectors of the object,finally training a SVM to classify planes.An experiment showed that the algorithm based on SVM has better performance than an algorithm based on Artificial Neural Network(ANN).
Keywords:plane image recognition  support vector machine  feature vector  neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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