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利用KPCA特征提取的Adaboost红外目标检测
被引量:
7
1
作者
吴燕茹
程咏梅
+2 位作者
赵永强
高仕博
魏坤
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期338-343,共6页
针对传统红外目标检测算法中存在的不足,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取的Adaboost分类器红外目标检测算法。首先,采用KPCA对目标训练样本进行特征提取,将背景训练样本和待检测样本在概率核空间中向目标样本特征量投影作为...
针对传统红外目标检测算法中存在的不足,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取的Adaboost分类器红外目标检测算法。首先,采用KPCA对目标训练样本进行特征提取,将背景训练样本和待检测样本在概率核空间中向目标样本特征量投影作为它们的特征量;然后,用目标和背景样本特征来训练Adaboost分类器;最后,用此分类器对待检测样本的特征量进行目标检测,并对比分析了支持向量机(SVM)和二次相关滤波器(QCF)的检测算法性能。实验表明,该方法能实现对红外目标较为鲁棒和准确的检测,并且算法中的参数设定具有一定的自适应性。
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关键词
红外目标
检测
核主成分分析
ADABOOST分类器
帧检测精度
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职称材料
题名
利用KPCA特征提取的Adaboost红外目标检测
被引量:
7
1
作者
吴燕茹
程咏梅
赵永强
高仕博
魏坤
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011年第2期338-343,共6页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60634030)
国家自然科学基金资助项目(60602056)
+1 种基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060699032)
航空科学基金资助项目(2007ZC53037)
文摘
针对传统红外目标检测算法中存在的不足,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取的Adaboost分类器红外目标检测算法。首先,采用KPCA对目标训练样本进行特征提取,将背景训练样本和待检测样本在概率核空间中向目标样本特征量投影作为它们的特征量;然后,用目标和背景样本特征来训练Adaboost分类器;最后,用此分类器对待检测样本的特征量进行目标检测,并对比分析了支持向量机(SVM)和二次相关滤波器(QCF)的检测算法性能。实验表明,该方法能实现对红外目标较为鲁棒和准确的检测,并且算法中的参数设定具有一定的自适应性。
关键词
红外目标
检测
核主成分分析
ADABOOST分类器
帧检测精度
Keywords
infrared targets detection
KPCA
Adaboost classifier
frame detection accuracy(FDA)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用KPCA特征提取的Adaboost红外目标检测
吴燕茹
程咏梅
赵永强
高仕博
魏坤
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011
7
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职称材料
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参考文献
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