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| 基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法 | |
| 2021-02-20 | |
| 发表期刊 | 红外技术 |
| 卷号 | 43期号:02页码:153-161 |
| 摘要 | 红外图像的分辨率低和色彩单一,但由于红外设备的全天候工作特点,因而在某些场景具有重要作用。本文采用一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的长波红外目标图像分类识别的算法,在一幅图像中,将算法提取的边缘特征和纹理特征作为目标的识别特征,输入到支持向量机,最后输出目标的类别。在实验中,设计方向梯度直方图+灰度共生矩阵+支持向量机的组合算法模型,采集8种人物目标场景图像进行训练和测试,实验结果显示:相同或者不相同人物目标,穿着不同服饰,算法模型的分类识别正确率较高。因此,在安防监控、工业检测、军事目标识别等运用领域,此组合算法模型可以满足需要,在红外目标识别领域具有一定的优越性。 |
| 关键词 | 长波红外目标 支持向量机 识别特征 目标识别 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 中图分类号 | TP391.41;TP181;TN219 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/255156 |
| 专题 | 信息科学与技术学院_特聘教授组_张涛组 信息科学与技术学院_硕士生 |
| 作者单位 | 1.中国科学院上海技术物理研究所; 2.中国科学院大学; 3.上海科技大学; 4.中国科学院智能红外感知重点实验室 |
| 第一作者单位 | 上海科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王周春,崔文楠,张涛. 基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法[J]. 红外技术,2021,43(02):153-161. |
| APA | 王周春,崔文楠,&张涛.(2021).基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法.红外技术,43(02),153-161. |
| MLA | 王周春,et al."基于支持向量机的长波红外目标分类识别算法".红外技术 43.02(2021):153-161. |
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