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基于改进的Bag of Visual Words算法的SAR图像目标分类
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上传时间: 2021-01-30
详细说明：“视觉词袋”（Bag of Visual Words，BOV）算法是一种有效的基于语义特征表达的物体识别算法。针对传统BOV模型存在的不足，综合利用SAR图像的灰度和纹理特征，提出基于感兴趣目标 （Target of Interest，TOI）的 “视觉词袋”算法。首先，对训练图像进行TOI选取，用灰度共生矩阵模型提取TOI的纹理特征，再结合灰度特征，组成多维特征向量集，以簇内相似度最高、数据分布密度最大为准则，生成“视觉词袋”。其次，对测试图像，依据已生成的“视觉词袋”，采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，实现SAR图像感兴趣目标的有效分
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