基于决策树SVM分类器的感兴趣区域定位方法

摘要：

感兴趣区域定位是提取目标特征,进行目标识别与跟踪等后续处理的重要基础.由于大尺寸遥感图像的光谱特性和目标形状均很复杂,通常采用的基于光谱特征的分割方法和基于边缘的区域生长技术不合适,从模式分类角度考虑遥感图像中感兴趣区域快速定位问题,提出一种基于决策二叉树支持向量机的纹理分类方法,将分类器分布在各个结点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.在SPOT图像上的实验结果表明,该方法实现感兴趣区域的快速定位有较高的分类正确率.

关键词：感兴趣区域、决策二叉树、支持向量机、纹理分析、图像分类

所属期刊栏目：24

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-03-13（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：209-212