基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法 | |
徐芳; 韩树奎 | |
刊名 | 传感器与微系统
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2018 | |
期号 | 08页码:43-45+48 |
关键词 | 矩不变量 目标识别 舰船样本 多类分类器 |
英文摘要 | 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。 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61368] ![]() |
专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 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(08):43-45+48. |
APA | 徐芳,&韩树奎.(2018).基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法.传感器与微系统(08),43-45+48. |
MLA | 徐芳,et al."基于矩与支持向量机的舰船目标识别方法".传感器与微系统 .08(2018):43-45+48. |
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