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基于支持向量机的高分辨率遥感影像的目标检测研究
中文名称: 基于支持向量机的高分辨率遥感影像的目标检测研究
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论文编号: 2877897收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Study on Object Detection for High Resolution Remote Sensing Images Based on Support Vector Machines
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 摄影测量与遥感
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 向量 高分辨 遥感 遥感影像 影像 目标检测 支持向量机 目标表征 样本选择 搜索策略
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:该文主要进行以下几个方面的工作:首先,从理论角度着手,将一类新的分类方法—支持向量机(SVMs)引入到高分辨率遥感影像的目标检测应用当中.其次,提出了基于样本外观信息的学习方法进行目标检测,该方法具备自动确立目标参数模型、易扩展等优点.从这一方法模型出发,该文将支持向量机方法应用于基于像素序列特征的目标检测中,取得了较好的效果.第三,将小波分析方法引入到遥感影像目标的表征过程中.第四,提出了学习样本选择的自举算法.第五,在目标检测应用中引入单类支持向量机方法(one-class SVMs).考虑到飞机目标检测中目标模式的单一性和背景的复杂性,该文将one-class SVMs方法引入到目标检测过程中.最后,文章针对大幅遥感影像目标检测提出了快速高效的算法.提高效率是遥感目标检测中的重要课题,由于大幅遥感影像中目标模式复杂,造成构造分类器的支持向量增多,降低了检测的效率.该文从搜索策略出发,提出了两类快速检测的算法:1)首先是基于分层的检测策略,分类器的检测效率和构造分类器的支持向量成反比,因此减少分类器的复杂度成为提高效率的关键.作为一种自下而上的搜索策略,分层方法通过组合多个复杂度逐渐增加的分类器,快速排除比较明显的背景区域,从而减少细致搜索的区域数量,达到提高效率的目的.2)基于背景信息的区域检测算法.考虑到人造目标和背景之间的强相关性,可以利用背景信息确定目标存在的大致范围,从而减少实际搜索的区域范围.合适的背景信息不仅提取简单,而且与尺度、位置无关,利用one-class SVMs对该文的机场背景进行识别,可以将实际检测的范围界定在很小的场景中,从而将检测的效率提高了近200倍.
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