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基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法
引用本文:徐芳,韩树奎.基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法[J].传感器与微系统,2018(8):43-45,48.
作者姓名:徐芳  韩树奎
作者单位:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033;中国科学院大学,北京100049 中国电力工程顾问集团东北电力设计院有限公司,吉林长春,130021
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60902067),吉林省重大科技攻关资助项目(11ZDGG001)
摘    要:为可靠快速地识别出各种姿态下的舰船目标,提出了一种基于矩与支持向量机(SVM)的目标自动识别方法.根据实际航空摄影模型的特点,将三维舰船模型相对其俯仰轴,偏航轴和横滚轴作相应旋转,投影到二维图像空间,建立舰船样本训练库与测试库,提取舰船各种姿态下的矩特征;基于SVM设计多类分类器进行识别,并进一步计算不同训练和测试样本数下的分类精度.实验结果证明:提出的方法在舰船模型图像和真实遥感图像中的识别精度高,且样本训练和目标识别时间短,经数据库中多幅图像测试,识别系统鲁棒性强.

关 键 词:矩不变量  目标识别  舰船样本  多类分类器

Ship targets recognition method based on moments and SVM
XU Fang,HAN Shu-kui.Ship targets recognition method based on moments and SVM[J].Transducer and Microsystem Technology,2018(8):43-45,48.
Authors:XU Fang  HAN Shu-kui
Abstract:
Keywords:
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