基于堆栈SVM融合的舰船目标识别方法  

A 3D Ship Targets Recognition Method Based on Stacked Generalization combining SVMs

作　　者：姚莲荣[1] 朱长仁[1] 

机构地区：[1]国防科技大学ATR重点实验室,长沙410073

出　　处：《中国电子商情（通信市场）》2011年第3期121-126,共6页

摘　　要：本文设计一种基于堆栈支持向量机融合分类的三维舰船目标识别方法，结合多视图方法，训练得到两层支持向量机，其中0层支持向量机的分类输出作为特征矢量，通过1层支持向量机对分类得到最终结果。实验结果表明本文方法能够较好地实现三维舰船目标的识别。This paper proposes a method to recognize 3D ship targets based on stacked generalization combining Support Vector Machines （SVMs） and multiple-view approach. Level-0 classifier and level-1 classifier are generated by training from data set. And the output of Level-0 classifier is the input feature vectors of level-1 classifier, the decision value of level-1 classifier is the finally classification result. The experiment results prove that this method has better recognition rate for 3D ship targets recognition.

关 键 词：堆栈泛化 堆栈支持向量机融合 三维舰船目标识别 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]