10.3969/j.issn.1009-8518.2014.05.012
基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测
在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔(Haar)特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征的顶层支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。
飞机目标、图像特征检测、层次化分类器、航天遥感
TP391.4(计算技术、计算机技术)
2014-11-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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