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综合馆
非接触数字图像注入式红外目标分类识别仿真
  • 摘要

    针对当前图像目标分类识别方法识别率低、耗时较长等问题,提出基于支持向量机的非接触数字图像注入式红外目标分类识别方法.采用尺度不变特征转换算法对图像注入式红外目标进行特征提取,提取的结果含有全局信息的全局向量.根据SVM训练中支持向量的分布特点得到目标判别函数,通过分析判别函数与SVM分类器性能之间的关系,选择组合判别函数构造SVM分类器,将注入式红外目标输入到SVM分类器中进行目标分类识别,完成对数字图像注入式红外目标分类识别.仿真证明,所提方法不仅能够更精确地识别和提取图像特征,并通过降低维数复杂度减少了识别时间.

  • 作者

    宁海涛  NING Hai-tao 

  • 作者单位

    长春工业大学人文信息学院,吉林长春,130122

  • 刊期

    2018年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    非接触  数字图像  注入式  红外目标  分类识别  支持向量机 

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35.175.191.168