基于增强SVM算法的红外舰船图像识别研究

方璐; 李敏; 盛校粼; 石泽琼; 董言治

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基于增强SVM算法的红外舰船图像识别研究

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红外偏振成像技术是针对复杂环境中识别目标的重要技术手段,是近年来国内外红外成像技术研究的重点.针对近岸复杂背景下的军用舰船红外偏振图像目标识别问题,提出了一种基于机器学习的分类算法.首先提取图像HOG特征,结合SVM分类器正确检测出舰船目标和渔船目标;然后运用基于灰度的归一化模板匹配算法实现舰船目标的识别.仿真结果表明,该算法具有良好的性能,能够有效地识别红外舰船目标.

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来源
《烟台大学学报（自然科学与工程版）》|2018年第3期|254-259|共6页
作者
方璐; 李敏; 盛校粼; 石泽琼; 董言治;
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作者单位

烟台大学光电信息科学技术学院,山东烟台264005;

潍坊工商职业学院,山东潍坊262234;

烟台大学光电信息科学技术学院,山东烟台264005;

烟台大学光电信息科学技术学院,山东烟台264005;

烟台大学光电信息科学技术学院,山东烟台264005;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
红外偏振; SVM分类器; 舰船目标识别; 模板匹配;

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