基于增强SVM算法的红外舰船图像识别研究

来源 :烟台大学学报(自然科学与工程版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：ltavip

【摘要】

：

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.

【作者】

：

方璐李敏盛校粼石泽琼董言治

【机构】

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烟台大学光电信息科学技术学院,潍坊工商职业学院

【出处】

：

烟台大学学报(自然科学与工程版)

【发表日期】

：

2018年03期

【关键词】

：

红外偏振 SVM分类器舰船目标识别模板匹配 infrared polarization SVM classifier ship target recogni

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