【摘 要】
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针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器结合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）直方图特
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针对空间目标红外识别中典型的类内变化大、类间变化小等问题,提出了一种用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器结合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）直方图特征和灰度直方图特征的空间目标红外特征提取与识别方法。以国内某卫星和国外某卫星为研究对象,提取它们红外图像的LBP直方图特征以及灰度直方图特征;使用红外仿真软件生成两个目标在不同姿态、不同分辨率下的样本图,并分成两部分,分别作为SVM分类器的训练集和测试集。实验结果表明,LBP直方图特征和灰度
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