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星空背景下运动目标级联支持向量机(SVM)高精度检测
被引量:
1
1
作者
王静静
卢卫娜
王田
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第26期114-119,共6页
为实现空间监视系统光学图像中目标高精度探测,提出了一种星空背景下高精度快速级联式支持向量机空间目标检测算法。通过提取空间目标不同尺度下目标二值规范化特征,训练前两级线性级联支持向量机分类器;继而提取目标的面积、周长、灰度...
为实现空间监视系统光学图像中目标高精度探测,提出了一种星空背景下高精度快速级联式支持向量机空间目标检测算法。通过提取空间目标不同尺度下目标二值规范化特征,训练前两级线性级联支持向量机分类器;继而提取目标的面积、周长、灰度、Hu矩特征作为组合特征,训练第三级支持向量机分类器。在目标检测过程中,采用前两级支持向量机分类器进行候选目标的窗口预测和评分,进而利用第三级支持向量机分类器进行目标确认而给出检测结果。仿真实验及结果分析表明,这种级联支持向量级目标检测方法的精度高、实时性强、适用于星空背景下的空间监视系统。
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关键词
目标检测
级联支持向量机
星空背景分类器
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职称材料
题名
星空背景下运动目标级联支持向量机(SVM)高精度检测
被引量:
1
1
作者
王静静
卢卫娜
王田
机构
中国电子科技集团公司电子科学研究院
天津职业技术师范大学信息技术工程学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第26期114-119,共6页
基金
天津市教委科研计划(JWK1610)资助
文摘
为实现空间监视系统光学图像中目标高精度探测,提出了一种星空背景下高精度快速级联式支持向量机空间目标检测算法。通过提取空间目标不同尺度下目标二值规范化特征,训练前两级线性级联支持向量机分类器;继而提取目标的面积、周长、灰度、Hu矩特征作为组合特征,训练第三级支持向量机分类器。在目标检测过程中,采用前两级支持向量机分类器进行候选目标的窗口预测和评分,进而利用第三级支持向量机分类器进行目标确认而给出检测结果。仿真实验及结果分析表明,这种级联支持向量级目标检测方法的精度高、实时性强、适用于星空背景下的空间监视系统。
关键词
目标检测
级联支持向量机
星空背景分类器
Keywords
object detection
cascade support vector machine(SVM)
starry background
classifier
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
星空背景下运动目标级联支持向量机(SVM)高精度检测
王静静
卢卫娜
王田
《科学技术与工程》
北大核心
2018
1
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