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K-means与SVM结合的水下目标分类方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为促进海洋资源开发,提高海洋开发能力,本文对水下目标分类识别方法进行研究。首先,对水下目标分类方法进行概述,介绍较为常用的方法。然后,提出K-means与SVM结合的水下目标分类方法。该方法利用S变换进行图像预处理,提取不同分辨率下的不同特征作为分类的特征向量,通过K-means与SVM结合的分类识别方法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别 总被引:2,自引:2,他引:0
研究舰船的损伤识别对于保障船舶在海面上安全航行具有重要意义。本文提出基于小波变换和分形理论的舰船损伤识别算法,充分考虑小波变换的多尺度细化特性,对获取到的舰船图像进行小波变换和分形计算。通过实验验证了该算法的区分度好,差异性大,可靠性强,有利于利用神经网络进行损失识别。 相似文献
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