基于不变性特征的SVM遥感图像飞机类型识别

• 作者: 周诠 张守娟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 不变性特征提取 支持向量机 遗传算法 目标识别 遥感图像
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 115-118,126
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.12.040

摘要

根据遥感图像飞机目标的特点,提出一种基于不变性特征的支持向量机(SVM)识别算法.首先结合小波分解进行平移、旋转、缩放不变性特征提取;然后对基于遗传算法(GA)的SVM模型参数选择方法在核函数的选择、搜索空间的确定等方面进行改进,并用改进后的算法实现SVM模型参数选择.对480幅遥感图像进行仿真实验,得到97.56%的正确识别率.与BP神经网络相比,识别率高,验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周诠	西安空间无线电技术研究所国家重点实验室	38	179	7.0	11.0
2	张守娟	西安空间无线电技术研究所国家重点实验室	2	27	2.0	2.0