基于SIFT-SVM的北冰洋海冰识别研究

费旋珈; 孔莹莹

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基于SIFT-SVM的北冰洋海冰识别研究

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本文提出以SIFT特征为海冰识别关键技术的复杂场景SAR图像海冰识别方法,首先从SAR图像中选取不同类别的图像作为样本集,提取图像的尺度不变特征,然后利用K-means聚类方法将样本特征集构建为构造一个包含K个词汇的词典,找到词典中与样本特征相匹配的单词,统计不同类别特征集中每个单词的出现次数,从而将图像表示为K为特征向量。最后设计一种基于支持向量机的分类器,实现对海冰SAR图像中不同类型海冰区域的识别。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2016年第24期|P.92-95|共4页
作者
费旋珈; 孔莹莹;
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作者单位

南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏省南京市210000;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
海冰识别 SIFT bag-of-words 支持向量机;

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