基于非完备字典的舰船特征提取和识别

许德海, 魏学明, 彭垚, 缪康, 任明艺

许德海, 魏学明, 彭垚, 缪康, 任明艺. 基于非完备字典的舰船特征提取和识别[J]. 红外技术, 2016, 38(9): 765-769.
引用本文: 许德海, 魏学明, 彭垚, 缪康, 任明艺. 基于非完备字典的舰船特征提取和识别[J]. 红外技术, 2016, 38(9): 765-769.
XU Dehai, WEI Xueming, PENG Yao, MIAO Kang, REN Mingyi. Feature Extraction and Recognition of Ships by an Uncompleted Dictionary[J]. Infrared Technology , 2016, 38(9): 765-769.
Citation: XU Dehai, WEI Xueming, PENG Yao, MIAO Kang, REN Mingyi. Feature Extraction and Recognition of Ships by an Uncompleted Dictionary[J]. Infrared Technology , 2016, 38(9): 765-769.

基于非完备字典的舰船特征提取和识别

详细信息
  • 中图分类号: TN911.73

Feature Extraction and Recognition of Ships by an Uncompleted Dictionary

  • 摘要: 提出了一种基于非完备特征字典的舰船特征提取和识别算法。借鉴稀疏表示理论的思想,根据红外图像中舰船的外形特征数据集构造特征字典,将目标信号进行分解,根据匹配字典中每个特征基原子得到特征响应,从而获得目标的特征表示,最后采用 SVM 一对一投票方法进行目标识别,得到最终的目标识别结果。仿真实验表明,与简单的标量区域描述方法和矩特征方法相比,本文方法得到的特征不仅具备更快的提取速度,而且可以更好地区分目标,提高目标识别的正确率。
  • 期刊类型引用(7)

    1. 翟瑞聪,林俊省,郑桦. 基于图像识别的输电线路设备缺陷识别应用系统设计. 电子设计工程. 2022(06): 161-164+169 . 百度学术
    2. 林丽,刘新,朱俊臻,冯辅周. 基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法研究. 红外与激光工程. 2022(03): 475-483 . 百度学术
    3. 吕泽卿,付兴建,张世卓. 基于改进GA-KSW熵法的无人机拍摄绝缘子故障识别. 机床与液压. 2022(08): 188-192 . 百度学术
    4. 贾宇,王承强,梁嘉辉,汤雷,张盛行. 超声激励热成像探测材料微缺陷的研究进展. 激光与红外. 2022(06): 796-802 . 百度学术
    5. 王洋迪,郭文明. 基于视觉显著度的污损图像缺陷识别方法研究. 计算机仿真. 2022(09): 226-229 . 百度学术
    6. 黄露,夏军勇,吴庆华,钟飞. 基于遗传算法与二维最大熵的编织袋缺陷检测. 轻工机械. 2021(05): 69-73+78 . 百度学术
    7. 赵鹏宇,王宗彦,丁培燎,吴璞,臧春田. 基于机器视觉的并联机器人工件识别定位. 制造技术与机床. 2021(12): 15-20 . 百度学术

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    2024年6月6日