基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

• 作者: 李红丽 马耀锋
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 红外传感器 可见光传感器 特征融合 混合核SVM 人群密度 主成分分析 灰度共生矩阵 直方图统计
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 441-446
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2018.04.15

摘要

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红丽	郑州工程技术学院机电与车辆工程学院	13	40	3.0	6.0
2	马耀锋	郑州工程技术学院机电与车辆工程学院	12	33	3.0	5.0