计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2013年
z2期
350-353
,共4页
Gabor变换%特征提取%权重%抗遮挡%识别率
Gabor變換%特徵提取%權重%抗遮擋%識彆率
Gabor변환%특정제취%권중%항차당%식별솔
Gabor transform%Feature extraction%Weight%Anti-overlap%Recognition rate
为了区分不同种类的飞机,根据飞机结构的特殊性,提出了一种基于区域加权的飞机识别方法.首先利用Gabor变换的多尺度多方向性提取飞机的机头、机翼、机尾3个有效区域,分别对这3个区域提取特征并识别,然后根据不同区域对飞机全局特征的贡献为3个区域分配权重,最后结合权重将不同区域识别结果进行融合得到最终的飞机类型.实验结果表明在相同数量级识别时间的条件下,本文飞机识别方法比传统的支持向量机、神经网络等方法有更高的识别率,同时有较强的抗遮挡效果,是一种有效的飞机目标识别方法.
為瞭區分不同種類的飛機,根據飛機結構的特殊性,提齣瞭一種基于區域加權的飛機識彆方法.首先利用Gabor變換的多呎度多方嚮性提取飛機的機頭、機翼、機尾3箇有效區域,分彆對這3箇區域提取特徵併識彆,然後根據不同區域對飛機全跼特徵的貢獻為3箇區域分配權重,最後結閤權重將不同區域識彆結果進行融閤得到最終的飛機類型.實驗結果錶明在相同數量級識彆時間的條件下,本文飛機識彆方法比傳統的支持嚮量機、神經網絡等方法有更高的識彆率,同時有較彊的抗遮擋效果,是一種有效的飛機目標識彆方法.
위료구분불동충류적비궤,근거비궤결구적특수성,제출료일충기우구역가권적비궤식별방법.수선이용Gabor변환적다척도다방향성제취비궤적궤두、궤익、궤미3개유효구역,분별대저3개구역제취특정병식별,연후근거불동구역대비궤전국특정적공헌위3개구역분배권중,최후결합권중장불동구역식별결과진행융합득도최종적비궤류형.실험결과표명재상동수량급식별시간적조건하,본문비궤식별방법비전통적지지향량궤、신경망락등방법유경고적식별솔,동시유교강적항차당효과,시일충유효적비궤목표식별방법.
