基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法

摘要：

为了更加有效地提高多传感器图像融合后的识别率,提出一种基于LBP-PCA的多传感器目标识别算法.首先分别对红外和可见光图像进行预处理用以突显出要识别的目标,采用LBP算法提取目标的特征点向量,利用PCA算法进行特征融合,得到降维后的融合特征,最后利用SVM(支持向量机)进行分类和识别.实验仿真结果表明多传感器目标经过LBP-PCA融合后在保持足够数量的有效信息基础上降低了特征的维数,有效地提高了目标识别率.

关键词：LBP、PCA、多传感器、目标识别

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅基金L2014079;辽宁省自然科学基金资助项目201602652

在线出版日期：2017-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：60-63