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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用：99美元
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基于SVM的海底声纳图像底质识别*
DOI: 10.11840/j.issn.1001-6392.2012.4.008, PP. 409-414
Keywords: 支持向量机(SVM),声纳灰度图像,参数优化,特征向量
Abstract:
对海底底质声纳图像分割，提取单元特征向量进行主成份分析，选取均值、标准差、对比度、相关系数、能量及同质性作为训练特征向量，优化支持向量机（SVM，Support?Vector?Machine）参数。利用多分类SVM对砂、礁石、泥进行训练，有效、快速地分离出了三种底质类型，测试精度高于80%，表明该方法可有效用于海底底质声纳图像的识别和分类。
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