一种低照度图像目标识别方法

• 作者: 张焱 张玲 陈路路
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 低照度 目标分类 HOG特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 656-660
• 页数: 5页
• 分类号: TN722.75
• 字数: 2430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2020.08.008

摘要

针对低照度条件下传感器图像目标分类精度低的问题,提出了一种基于方向梯度直方图(Histogram of Orien-ted Gradient,HOG)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的传感器图像目标分类方法.通过图像目标特征的提取和分类器的设计,实现了目标的分类识别.验证结果表明,基于HOG特征的分类器可实现目标的高精度分类,且分类精度优于95％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈路路	中国电子科技集团公司第五十四研究所	8	52	4.0	7.0
2	张焱	中国电子科技集团公司第五十四研究所	21	58	5.0	7.0
3	张玲	中国电子科技集团公司第五十四研究所	24	83	6.0	8.0