基于SVM分类的红外舰船目标识别

发布时间：2017-08-21 08:04

  本文关键词：基于SVM分类的红外舰船目标识别

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【摘要】：针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。该算法首先利用分割算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位置进行标记和归一化处理,然后利用HOG特征提取标记区域的高维特征向量,用线下样本库训练得到的SVM分类器对所提取的HOG特征进行高维特征空间的分类,识别目标和干扰。仿真实验表明,该算法具有良好的性能,在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标。
【作者单位】： 天津津航技术物理研究所;
【关键词】： SVM分类器 红外图像 HOG特征 舰船目标识别
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前对于海面舰船目标的识别主要还是依靠基于知识的人为决策级目标识别算法,该算法特点是对标记区域的面积、周长、复杂度、宽高比等区域特征信息进行人为参数的判断,决策出舰船目标。但是在复杂干扰环境下该算法突出表现为适应的场景单一,抗干扰能力较差。归纳起来主要

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本文编号：711716