10.3969/j.issn.1004-373X.2007.21.045
基于支持向量机的飞机图像识别算法
研究了一种基于支持向量机的飞机图像识别算法.采用基于神经网络的图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练.提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别.将支持向量机与传统的人工神经网络的算法进行了对比实验,实验表明基于支持向量机的飞机图像识别算法具有更好的性能.
飞机图像识别、支持向量机、特征向量、神经网络
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TP391.2(计算技术、计算机技术)
2007-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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