一种基于模糊隶属度函数的C-SVM的移动目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊隶属度函数的C‑SVM的移动目标识别方法，涉及模式识别技术领域，对C‑SVM进行有效的改进，通过定义适当的内积核函数来实现非线性变换，将样本从原始输入空间变换到一个高维特征空间，然后在这个新空间中求取线性最优分类面，在最终的分类判别函数中，对目标进行分类识别时，计算复杂度只取决于支持向量的个数，而计算复杂度并没有增加。本申请提供了一种基于模糊隶属度函数的C‑SVM的移动目标识别方法，在不降低C‑SVM识别精度的基础上，使得C‑SVM便于硬件实现。