基于增强SVM算法的红外舰船图像识别研究

方璐; 李敏; 盛校粼; 石泽琼; 董言治

doi:10.13951/j.cnki.37-1213/n.2018.03.011

烟台大学学报（自然科学与工程版） ›› 2018, Vol. 31 ›› Issue (3) : 254 -259. DOI: 10.13951/j.cnki.37-1213/n.2018.03.011

基于增强SVM算法的红外舰船图像识别研究

方璐, 李敏, 盛校粼, 石泽琼, 董言治

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摘要

红外偏振成像技术是针对复杂环境中识别目标的重要技术手段,是近年来国内外红外成像技术研究的重点.针对近岸复杂背景下的军用舰船红外偏振图像目标识别问题,提出了一种基于机器学习的分类算法.首先提取图像HOG特征,结合SVM分类器正确检测出舰船目标和渔船目标;然后运用基于灰度的归一化模板匹配算法实现舰船目标的识别.仿真结果表明,该算法具有良好的性能,能够有效地识别红外舰船目标.