本文關鍵詞：基于改進HOG特征的空間非合作目標檢測

  更多相關文章： 非合作目標 目標識別 規(guī)范化梯度 方向梯度直方圖 局部特征

【摘要】：傳統(tǒng)的非合作目標檢測方法大都基于一定的匹配模板,這不僅需要預先指定先驗信息,進而設計合適的檢測模板,而且同一模板只能對具有相似形狀的目標進行檢測,不易直接用于檢測形狀未知的非合作目標。為降低檢測過程中對目標形狀等先驗信息的要求,借鑒基于規(guī)范化梯度的物體區(qū)域估計方法,提出一種基于改進方向梯度直方圖特征的目標檢測方法,首先構建包含有自然圖像和目標圖像的訓練數(shù)據(jù)集;然后提取標記區(qū)域的改進方向梯度直方圖特征,以更好地保持局部特征的結構性,并根據(jù)級聯(lián)支持向量機訓練模型,從數(shù)據(jù)集中自動學習目標物體的判別特征;最后,將訓練后的模型用于檢測測試集圖像中的目標。實驗結果表明,算法在由4 953幅和100幅圖像構成的測試集中分別取得94.5%和94.2%的檢測率,平均每幅圖像的檢測時間約為0.031s,具有較低的時間開銷,且對目標的旋轉及光照變化具有一定的魯棒性。
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航天飛行動力學技術重點實驗室;西北工業(yè)大學航天學院智能機器人研究中心;
【關鍵詞】： 非合作目標 目標識別 規(guī)范化梯度 方向梯度直方圖 局部特征
【基金】：國家自然科學基金(11272256,61005062)~~
【分類號】：TP242;TP391.41
【正文快照】： 網(wǎng)絡出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.1929.V.20150318.1416.002.html引用格式:陳路,黃攀峰,蔡佳.基于改進HOG特征的空間非合作目標檢測[J].航空學報,2016,37(2):717-726.CHEN L,HUANG PF,CAI J.Space non-cooperative target detection based on improved features of

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