改进主动形状模型的遥感图像飞机目标识别方法  

Automatic method for aircraft target recognition in remote sensing images based on improved active shape model

作　　者：甘守飞[1] 孙皓[2,3] 

机构地区：[1]宿州学院信息工程学院,安徽宿州234000 [2]中国科学院电子学研究所,北京100190 [3]中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京100190

出　　处：《重庆大学学报（自然科学版）》2014年第9期84-91,共8页Journal of Chongqing University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41001285);安徽省教育厅自然科学研究基金自主资助项目(KJ2013B285)

摘　　要：提出一种基于梯度方向直方图(HOG)的飞机目标方向估计方法,通过改进主动形状模型(ASM)对不同类型目标之间的形变进行建模,利用核密度估计方法(KDE)得到目标的全局统计形状约束以实现目标识别,并设计了一种针对飞机目标的半自动图像特征点标定策略,提高了对训练样本特征点的标定效率。对遥感图像中飞机目标的识别实验表明,与现有方法相比,研究提出的方法对飞机目标具有更好的识别性能。We propose an estimation method for aircraft target direction based on histograms of oriented gradients （HOG）, and then use the improved active shape model （ASM） to model the deformation between the different types of targets. Finally, we use kernel density estimation method （KDE） global statistical shape constraint to obtain the target to achieve the target recognition, and design a semi-automatic image feature point detection strategy for aircrafts, which improves the efficiency of training samples for calibration feature points. Recognition experiments on aircraft remote sensing images show the proposed method can better recognize aircraft targets than the existing methods.

关 键 词：目标识别 主动形状模型 飞机目标 核密度估计 复杂形状 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]