基于多特征融合的敌对目标检测新方法

基于多特征融合的敌对目标识别新方法

马翔1 , 彭进业2

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(偏转集团 信息中心,咸阳 712000) (西北工业大学 电子学院,西安 710072)

摘 要: 本论文提出了一种基于HSV颜色直方图、一二三阶颜色矩、Gabor小波和SIFT特征描述子的多特征融合方法,以实现防空战争的提前预警和及时打击功能。在目标分类过程,针对SIFT特征描述子,论文使用最新的金子塔匹配核.通过在Caltech 101数据库的实验,采用SVM分类器,证明该方法在目标识别方面性能有很大的提高. 关键词: 目标识别;SVM;SIFT;金字塔匹配核;

Enemy Target Recognition Based on Multi-Feature Fusion

MA XIANG

Abstract: This paper presents a multi-feature fusion method to solve the enemy target recognition problem. In this method we use HSV color histogram, Color Moment, gabor wavelet and SIFT. By using multi-feature fusion and pyramid kernel and testing on Caltech 101 database, the method provide better results than other methods. Key words:

target recognition; SVM;SIFT; pyramid kernel

1 概 述

从海湾战争、科索沃战争到伊拉克战争已经表明,现代战争是高科技战争,防空、防海、防陆战争中,敌我目标的识别是战争成功与否的关键.在对战情的分析中,首先要对所发现的目标进行分析,以便分清"敌方目标","不明目标"和"我方目标",在此基础上才能有效的提高我军高科技战斗力.

针对我军战时获取的图像,通过图像分割,将图像分割成不同的区域.针对各个区域提取目标的特征,通过模式分类方法确定各个区域的类型.在此基础上,形成图像的语义.这将是战时判断敌我目标的一个有效方法.

本文提出了一种基于HSV颜色直方图、一二三阶颜色矩、Gabor小波和SIFT特征描述子的多特征融合方法,以解决敌方目标识别问题.为了验证本文提出的方法,我们主要在国际著名的Caltech 101数据库图像数据库上进行效果测试.

本文其余章节组织如下：第二部分综述采用的方法；第三部分给出了SVM分类所需的图像特征：RGB颜色直方图和颜色矩、Gabor小波、SIFT特征,同时给出了SIFT的金字塔核方法.第四部分在的Caltech 101数据库图像数据库进行实验,并给出了实验结果.

2 方法综述

本文的目地是为了实现一个简单而实用的敌对目标识别方法.因此,使用HSV颜色直方图、一、二、三阶颜色矩、Gabor小波和SIFT组成SVM特征空间以实现分类,通过多特征融合的方法实现了敌对目标识别.敌对目标识别方法流程如下: