文献类型：期刊文章

作　　者：张迪飞[1] 张金锁[1] 姚克明[1] 成明伟[1] 吴永国[1]

机构地区：[1]天津津航技术物理研究所,天津300192

出　　处：《红外与激光工程》

年　　份：2016

卷　　号：45

期　　号：1

起止页码：167-172

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20160902037321)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。该算法首先利用分割算法提取红外图像中的连通区域,并对原图相应的位置进行标记和归一化处理,然后利用HOG特征提取标记区域的高维特征向量,用线下样本库训练得到的SVM分类器对所提取的HOG特征进行高维特征空间的分类,识别目标和干扰。仿真实验表明,该算法具有良好的性能,在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标。

关 键 词：SVM分类器 红外图像 HOG特征 舰船目标识别  

分 类 号：TN976]