文档名：基于局部核直推支持向量机的遥感图像目标提取方法
随着卫星遥感图像分辨率的提升,感兴趣目标在图像中所占尺寸越来越小,从地面复杂背景中快速提取出感兴趣的目标依然具有挑战性.本文提出了一种基于局部学习方法的直推支持向量机的遥感图像目标提取方法.该方法将半监督学习方法和局部学习方法相结合,能够有效利用已知目标样本的直推支持向量机,实现对小样本遥感目标识别的分类器构建.实验结果表明,该方法在高分辨率卫星遥感图像上的海上目标提取上比其他方法有更好的性能.
作者：罗继强 许廷发 潘腾 徐超
作者单位：北京理工大学光电学院,北京,中国,10081;北京空间飞行器总体设计部,北京,中国,10094北京理工大学光电学院,北京,中国,10081北京空间飞行器总体设计部,北京,中国,10094
母体文献：第20届中国系统仿真技术及其应用学术年会(20thCCSSTA2019)论文集
会议名称：第20届中国系统仿真技术及其应用学术年会(20thCCSSTA2019)
会议时间：2019年8月1日
会议地点：合肥
主办单位：中国自动化学会,中国系统仿真学会
语种：chi
分类号：
关键词：遥感图像 目标检测 局部核 支持向量机
在线出版日期：2020年7月21日
基金项目：
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