本文選題：艦船圖像分類　切入點：塔式關(guān)鍵詞直方圖　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年33期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)艦船分類檢測方法實時性差、容易受到物理噪聲干擾等問題,采用塔式關(guān)鍵詞直方圖和支持向量機的檢測方法對不同類別水面艦船圖像進(jìn)行實時分類檢測。通過對不同類別的艦船圖像進(jìn)行分類實驗,進(jìn)一步綜合確定適合的塔式關(guān)鍵詞描述子參數(shù)及支持向量機核函數(shù)參數(shù)。實驗結(jié)果表明,艦船分類檢測準(zhǔn)確率較已有檢測方法有所提高。基于塔式關(guān)鍵詞直方圖和支持向量機的檢測方法能夠?qū)崿F(xiàn)可靠、實時的艦船圖像分類檢測。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional ship classification detection method is poor in real time and easily disturbed by physical noise, The methods of tower keyword histogram and support vector machine are used to detect different kinds of ship images in real time. Furthermore, the suitable parameters of tower keyword description subparameter and support vector machine kernel function are determined synthetically. The experimental results show that, The accuracy of ship classification detection is higher than that of existing methods, and the detection method based on tower keyword histogram and support vector machine can achieve reliable and real-time ship image classification detection.
【作者單位】： 海軍大連艦艇學(xué)院;
【基金】：十三五國防預(yù)研項目(30203010303)資助
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1618181