基于支持向量机的舰船图像识别

摘要：

支持向量机(SVM)是一种基于超平面分类的新的学习方法,具有很强的泛化能力.研究了支持向量机的学习机理,以及实现支持向量机的序贯最小优化算法(SMO),并用来对舰船图像进行识别.首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.

关键词：支持向量机、小波变换、主元分析、模式识别

所属期刊栏目：2

分类号：TN911.73

在线出版日期：2004-12-09（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：54-57