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《影像技术》 2005年02期
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基于支持向量机的坦克识别算法

杨凌  刘玉树  
【摘要】:本文提出了一种基于支持向量机的坦克识别算法。在对图像预处理之后,运用颜色和纹理信息进行分割,采用基于数学形态学的算法求得边缘像素,提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。将支持向量机与传统的人工神经网络的算法进行了对比实验,实验表明基于支持向量机的坦克识别算法具有更好的性能。
【作者单位】北京理工大学信息科学技术学院 北京理工大学信息科学技术学院
【分类号】:TP391.4
【正文快照】:
1引言计算机的模式识别技术是目前研究的热点,已运用到航空、航天、冶金、生物、电子等多个领域〔1〕。而图像的识别技术更是占据了重要的地位。目前的坦克识别技术主要是运用电子设备,利用雷达分析其回波频率和波形可以区分不同类型的目标。本文将探讨运用图像处理技术来进

【引证文献】
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1 王钦军;高/多光谱遥感目标识别算法及其在岩性目标提取中的应用[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2006年
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1 王俊忠;基于支持向量机的航段运量预测模型优选方法研究[D];南京航空航天大学;2006年
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【共引文献】
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3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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10 丁晓东;农田养分流失风险评价及养分平衡管理研究[D];浙江大学;2010年
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1 周雪梅;基于颜色和形状特征的图像检索技术研究[D];河南理工大学;2010年
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7 李华北;基于数字图像技术在土木结构物损伤裂缝检查应用的研究[D];郑州大学;2010年
8 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
9 宋李江;指纹图像分割算法的研究[D];郑州大学;2010年
10 孙卫芳;基于JSEG的视频/图像分割技术研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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6 黄胜,王斌,丁桑岚,陈秀眉,陈德川;主成份分析法在二滩水质监测数据综合分析中的应用实例[J];重庆环境科学;2003年02期
7 程乘旗,马廷,王立明;用于植被冠层分析的高光谱波段的组合方法研究[J];地理学与国土研究;2002年02期
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10 顾静良,张卫,万敏;基于自适应模板匹配的红外弱小目标检测[J];电子技术应用;2005年05期
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【二级引证文献】
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1 肖和业;盛美萍;任杰安;;梁板耦合建模中连接负载对系统功率流特性影响研究[J];工程力学;2012年07期
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7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
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7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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