| 基于特征级融合和支持向量机的飞机识别 |
| 朱旭锋; 马彩文; 刘波
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| 作者部门 | 研究生部
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| 2011
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| 发表期刊 | 光电子激光
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| ISSN | 1005-0086
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| 期号 | 11页码:1710-1713 |
| 产权排序 | 1
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| 摘要 | 提出一种新的基于组合不变量的飞机识别方法。对不同飞机机型 图像,提取Hu矩、仿射矩和归一化傅里叶描述子(NFD)3类不变量进行特征级融合。针对组合不变量取值范围较大问题,提出采用4种归一化方法,结合支持 向量机(SVM)以提高飞机识别系统的分类性能。仿真实验表明,提取飞机的组合不变量特征,采用传统神经网络或SVM构建分类器,分类性能均优于单一类别 不变量的同类分类器,且SVM的分类性能要优于传统神经网络。同时,当组合不变量要与智能型分类器结合时,采用特定的归一化方法才能取得较好的识别率。 |
| 关键词 | 组合不变量
归一化
支持向量机(Svm)
神经网络
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| 收录类别 | CNKI
; EI
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| 语种 | 中文
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| 项目资助者 | 国家高技术研究发展计划
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/19622
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| 专题 | 研究生部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
朱旭锋,马彩文,刘波. 基于特征级融合和支持向量机的飞机识别[J]. 光电子激光,2011(11):1710-1713.
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| APA |
朱旭锋,马彩文,&刘波.(2011).基于特征级融合和支持向量机的飞机识别.光电子激光(11),1710-1713.
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| MLA |
朱旭锋,et al."基于特征级融合和支持向量机的飞机识别".光电子激光 .11(2011):1710-1713.
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