基于SIFT-SVM的北冰洋海冰识别研究  

作　　者：费旋珈 孔莹莹[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学电子信息工程学院,江苏省南京市210000

出　　处：《电子技术与软件工程》2016年第24期92-95,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：国家自然科学基金(No.61501228);江苏省自然科学基金(No.SBK2014043002)

摘　　要：本文提出以SIFT特征为海冰识别关键技术的复杂场景SAR图像海冰识别方法,首先从SAR图像中选取不同类别的图像作为样本集,提取图像的尺度不变特征,然后利用K-means聚类方法将样本特征集构建为构造一个包含K个词汇的词典,找到词典中与样本特征相匹配的单词,统计不同类别特征集中每个单词的出现次数,从而将图像表示为K为特征向量。最后设计一种基于支持向量机的分类器,实现对海冰SAR图像中不同类型海冰区域的识别。

关 键 词：海冰识别 SIFT BAG-OF-WORDS 支持向量机 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]