应用支持向量机分类的多角度目标识别技术

摘要

综合应用图像的不变矩特征和支持向量机分类方法,提出了一种对于红外图像中多角度目标的识别方法.首先通过目标分割算法求得红外图像中目标的轮廓图像,然后从轮廓图像的Hu矩、Zemike矩和Fourier-Mellin矩中选取适当阶次的矩特征组成目标在特定视角范围内的不变性特征向量;对目标的视角范围进行适当划分以解决多角度引起的目标样本多样性,并在每个划分的视角范围内分别应用支持向量机的方法进行多目标分类.测试结果表明,本文提出的方法较好地实现了红外图像中多角度目标的识别问题,是一种有效的自动目标识别算法.