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基于支持向量機的圖像飛機目標自動(dòng)識別算法研究
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.北京宇航系統工程研究所,北京 100076;2.北京航天自動(dòng)控制研究所,北京 100854)

作者簡(jiǎn)介:

馬 琦(1982-),男,山西太原人,碩士,主要從事圖像處理與模式識別方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP3

基金項目:


Research on Automatic Identification of Aircraft Target in Images Based on Support Vector Machines[HS)]
Author:
Affiliation:

(1.Beijing Institute of Aerospace System Engineering, Beijing 100076, China; ;2.Beijing Aerospace Automatic Control Institute, Beijing 100854, China)

Fund Project:

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    摘要:

    為了能夠快速、準確地識別飛機目標,文章給出了一種基于支持向量機的飛機目標自動(dòng)識別方法;采用Touzi邊緣提取,得到目標形狀參數的幾何特征,Hu不變矩等16個(gè)特征矢量作為SVM的訓練樣本,通過(guò)SVM訓練得到飛機目標識別模型,從而完成飛機目標的自動(dòng)識別;試驗結果顯示,該算法對不同尺度和模糊程度的飛機目標的識別度可達99%; 該算法減少了樣本訓練時(shí)間,在提高識別準確率的同時(shí)降低了算法的復雜度,具有識別度高、識別速度快的特點(diǎn),可用于飛機目標的快速識別。

    Abstract:

    In order to identify the aircraft target in images quickly and accurately, this paper proposes a method of automatic identification of the plane target based on support vector machines (SVM). Using Touzi edge detection, geometric characteristics of the target shape parameters is generated. Applying Hu invariant moments and other feature vectors as the SVM training samples, through SVM training, we get the plane target recognition model and complete the automatic identification of the plane target. The results on images with different scale and clarity targets show that 99% targets are identified using this algorithm. ALL in all, the algorithm reduces the time of the sample training and the algorithm complexity, and at the same time it improves the recognition accuracy.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

馬琦,馬蔚鵬,劉彥,章思嚴.基于支持向量機的圖像飛機目標自動(dòng)識別算法研究計算機測量與控制[J].,2014,22(9):2851-2852,2889.

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歷史
  • 收稿日期:2014-07-14
  • 最后修改日期:2014-08-01
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-18
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