吴燕茹
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法被引量：4
- 2009年
- 受多种因素影响,室外场景变换复杂,因此利用单个特征(通常多使用颜色或纹理)完成室外场景的识别,不能达到满意的效果。首先基于RGB空间的颜色直方图进行颜色特征提取,然后基于Gabor滤波器进行纹理特征提取,最后将两种特征结合,提出了基于SVM与颜色/纹理组合特征的景物识别算法。基于美国加州理工学院的Pasadena Houses2000数据库建立了室外场景中天空、道路、房子、树木和草地等5类样本训练库,进一步完成了基于SVM的单一特征和颜色/纹理组合特征的景物识别。实验结果表明,该算法对仅用一种视觉特征无法区分景物的室外场景图像能取得较好的分类结果。
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- 关键词：GABOR滤波器颜色直方图SVM
- 基于核Rayleigh商二次相关滤波器的红外目标检测被引量：5
- 2011年
- Rayleigh商二次相关滤波器(RQQCF)是一种重要的目标检测方法,但其直接对原始图像数据进行操作,目标检测效果不总是很理想.核方法可以描述图像的高阶统计特性,有效抑制噪声及杂波,提高目标检测效果.将Ray-leigh商二次相关滤波器映射到高维核特征空间,完整推导核Rayleigh商二次相关滤波器(KRQQCF),提出用核特征提取方法解决其实现问题,并将算法用到红外目标检测中.实验中以核主成分分析(KPCA)特征提取方法为例,用真实场景下采集的红外数据对KRQQCF的性能进行检验,结果表明KRQQCF的性能明显高于RQQCF,该方法能实现对红外目标的准确检测,是一种有效的红外目标检测方法.
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- 关键词：红外目标检测核主成分分析
- 利用KPCA特征提取的Adaboost红外目标检测被引量：7
- 2011年
- 针对传统红外目标检测算法中存在的不足,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)特征提取的Adaboost分类器红外目标检测算法。首先,采用KPCA对目标训练样本进行特征提取,将背景训练样本和待检测样本在概率核空间中向目标样本特征量投影作为它们的特征量;然后,用目标和背景样本特征来训练Adaboost分类器;最后,用此分类器对待检测样本的特征量进行目标检测,并对比分析了支持向量机(SVM)和二次相关滤波器(QCF)的检测算法性能。实验表明,该方法能实现对红外目标较为鲁棒和准确的检测,并且算法中的参数设定具有一定的自适应性。
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- 关键词：红外目标检测核主成分分析ADABOOST分类器
