基于组合特征选择的目标识别算法研究

• 作者: 杨刚 林稚璞 王传聪 郑春红
• 来源期刊: 上海航天
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感飞机图像 目标识别 组合不变矩 特征选择 主成分分析法 支持向量机 识别效果 参数优化
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 专业纵论
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.1006-1630.2017.05.009

摘要

针对飞机遥感图像识别,对一种基于组合特征选择的目标识别算法进行了研究.考虑获取的飞机样本数量有限,且存在旋转、遮挡等现象,采用提取图像熵值、归一化转动变量、Fourier描述子、Hu矩和Zernike矩不同的不变矩描述其整体和细节特征,用离差标准化的归一化方法进行特征融合.考虑组合不变矩维数相对较高,用主成分分析(PCA)算法进行特征选择以避免维数灾难.用具参数优化的支持向量机(SVM)进行分类识别.给出了目标识别算法的流程.进行了手写数字和飞机目标识别两个仿真实验,结果表明:该特征选择方法在基于MNIST数据集的小样本手写体数字图像识别中,识别效果良好;在有限样本的飞机识别中,经特征选择后识别效果有较大改善,识别时间缩短,训练样本数据多,识别的精度会更高,但当飞机目标的不同姿态下形状发生变化时识别效果会变差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑春红	西安电子科技大学电子工程学院	15	230	8.0	15.0
2	杨刚	西安电子科技大学电子工程学院	22	57	4.0	7.0
3	王传聪	西安电子科技大学电子工程学院	2	5	1.0	2.0
4	林稚璞	西安电子科技大学电子工程学院	2	5	1.0	2.0