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基于水平集和支持向量机的图像声呐目标识别
被引量:
20
1
作者
许文海
续元君
+1 位作者
董丽丽
李瑛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期49-55,共7页
为了能实现水下遇险目标的精确定位,首先要对声呐所获取的图像进行目标识别。利用水平集法获得水下声呐图像中目标轮廓后,提取目标轮廓的7个不变矩作为特征矢量,并将获取的不变矩特征输入到已经训练好的支持向量机中进行识别,从而得到...
为了能实现水下遇险目标的精确定位,首先要对声呐所获取的图像进行目标识别。利用水平集法获得水下声呐图像中目标轮廓后,提取目标轮廓的7个不变矩作为特征矢量,并将获取的不变矩特征输入到已经训练好的支持向量机中进行识别,从而得到识别结果。所使用的识别方法综合了基于水平集提取轮廓的长处,不变矩的位移、尺度、旋转不变性的特点和支持向量机在小样本、非线性模式识别中的独特优势。实验结果表明:该方法对高分辨率图像声呐具有较高的识别率和较低的误判率,对原始声呐图像的目标识别率高达99%,对加入方差为0.09的高斯噪声的声呐图像的目标识别率可以达到97%。
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关键词
声呐
目标识别
水平集
不变矩
支持向量机
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职称材料
题名
基于水平集和支持向量机的图像声呐目标识别
被引量:
20
1
作者
许文海
续元君
董丽丽
李瑛
机构
大连海事大学信息科学技术学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期49-55,共7页
基金
国家科技支撑计划课题(2009BAG18B03)
中央高校基本科研业务费专项资金(2011QN025)资助项目
文摘
为了能实现水下遇险目标的精确定位,首先要对声呐所获取的图像进行目标识别。利用水平集法获得水下声呐图像中目标轮廓后,提取目标轮廓的7个不变矩作为特征矢量,并将获取的不变矩特征输入到已经训练好的支持向量机中进行识别,从而得到识别结果。所使用的识别方法综合了基于水平集提取轮廓的长处,不变矩的位移、尺度、旋转不变性的特点和支持向量机在小样本、非线性模式识别中的独特优势。实验结果表明:该方法对高分辨率图像声呐具有较高的识别率和较低的误判率,对原始声呐图像的目标识别率高达99%,对加入方差为0.09的高斯噪声的声呐图像的目标识别率可以达到97%。
关键词
声呐
目标识别
水平集
不变矩
支持向量机
Keywords
sonar
target recognition
level-set
invariant moment
SVM
support vector machinel
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于水平集和支持向量机的图像声呐目标识别
许文海
续元君
董丽丽
李瑛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
20
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