一种基于区域加权的飞机识别方法

为了区分不同种类的飞机,根据飞机结构的特殊性,提出了一种基于区域加权的飞机识别方法。首先利用gabor变换的多尺度多方向性提取飞机的机头、机翼、机尾3个有效区域,分别对这3个区域提取特征并识别,然后根据不同区域对飞机全局特征的贡献为3个区域分配权重,最后结合权重将不同区域识别结果进行融合得到最终的飞机类型。实验结果表明在相同数量级识别时间的条件下,本文飞机识别方法比传统的支持向量机、神经网络等方法有更高的识别率,同时有较强的抗遮挡效果,是一种有效的飞机目标识别方法。