采用改进词袋模型的空中目标自动分类

摘要：

为了解决飞机、直升机、导弹等3类空中目标图像的自动分类问题,提出了一种基于改进词袋模型的空中目标识别方法.首先采集3类多个型号的空中目标灰度图像并分割提取出目标,接着利用稠密采样方法进行SIFT特征提取,然后用模糊C均值聚类方法,对空中目标图像的SIFT特征进行聚类,得到大量空中目标图像的视觉单词.最后用视觉单词直方图训练支持向量机分类器,完成空中目标的自动分类.仿真实验表明,文中提出的算法能准确区分空中目标类别,性能优于传统的采用K 均值聚类的词袋模型,且优于仿射矩.

关键词：空中目标、粗分类、词袋模型、模糊C均值聚类、支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TP753(遥感技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863项目2010AA7080302

在线出版日期：2012-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1384-1388