本文關鍵詞：基于SVM分類的紅外艦船目標識別

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【摘要】：針對海天背景下紅外艦船目標識別提出了一種基于機器學習的分類算法。該算法首先利用分割算法提取紅外圖像中的連通區(qū)域,并對原圖相應的位置進行標記和歸一化處理,然后利用HOG特征提取標記區(qū)域的高維特征向量,用線下樣本庫訓練得到的SVM分類器對所提取的HOG特征進行高維特征空間的分類,識別目標和干擾。仿真實驗表明,該算法具有良好的性能,在復雜海天干擾背景下能夠有效地識別紅外艦船目標。
【作者單位】： 天津津航技術物理研究所;
【關鍵詞】： SVM分類器 紅外圖像 HOG特征 艦船目標識別
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言目前對于海面艦船目標的識別主要還是依靠基于知識的人為決策級目標識別算法,該算法特點是對標記區(qū)域的面積、周長、復雜度、寬高比等區(qū)域特征信息進行人為參數(shù)的判斷,決策出艦船目標。但是在復雜干擾環(huán)境下該算法突出表現(xiàn)為適應的場景單一,抗干擾能力較差。歸納起來主要

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