基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法
李红丽
马耀锋
1.郑州工程技术学院 机电与车辆工程学院,郑州,4500442.郑州工程技术学院 机电与车辆工程学院,郑州,450044
摘要：针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21％.
关键词：红外传感器可见光传感器特征融合混合核SVM人群密度主成分分析灰度共生矩阵直方图统计
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技厅科技攻关计划(172102210604)河南省高等学校重点研究资助项目(16B510008)青年创新基金(QNCXJJ2017K4)
论文发表日期：2018-07-02
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 441-446 )
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