基于GA的遥感图像目标SVM自动识别

被引：17

作者：

郑春红

焦李成

郑贵文

机构：

[1] 西安电子科技大学电子工程学院

[2] 海军驻西安所军事代表室

来源：

控制与决策 | 2005年 / 11期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

支撑矢量机; 遗传算法; 模型选择; 遥感图像; 目标识别;

D O I：

10.13195/j.cd.2005.11.14.zhengchh.003

中图分类号：

TP751 [图像处理方法];

学科分类号：

摘要：

为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对复杂的二值遥感图像目标进行自动识别,采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择.与穷举搜索的留一法及随机试凑法相比,采用遗传算法的SVM模型参数选择更简单、更易于实现,并使SVM具有更好的推广能力.二值遥感图像目标的分类识别结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著地缩短了SVM的训练时间.

引用

页码：14 / 17+22

页数：5