图书介绍
基于支持向量机的地面目标自动识别技术PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 宋小杉，蒋晓瑜，胡双演，方林波著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118116847
- 出版时间：2018
- 标注页数：120页
- 文件大小：32MB
- 文件页数：128页
- 主题词：向量计算机－地面－目标－自动识别
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图书目录
第1章 绪论1
1.1研究背景和意义1
1.2多传感器信息融合5
1.2.1定义与一般模型5
1.2.2信息融合的主要技术和方法7
1.3基于多传感器信息融合的目标识别7
1.3.1融合识别的三个层次8
1.3.2融合识别研究现状10
1.4支持向量机的发展和研究现状13
第2章 统计学习与支持向量机16
2.1统计学习理论16
2.1.1机器学习中的期望风险与经验风险16
2.1.2 VC维理论18
2.1.3结构风险最小原则21
2.2支持向量机22
2.2.1线性可分最优分类22
2.2.2线性不可分最优分类25
2.2.3 SVM的一般形式27
2.2.4常用的核函数30
2.2.5应用SVM的一般步骤30
2.2.6 SVM多类分类31
第3章 基于支持向量机的目标特征库的建立33
3.1 UCI开放实测特征库介绍33
3.2图像的特征提取36
3.2.1图像不变矩37
3.2.2主成分分析40
3.3低分辨率图像特征库的组建及SVM识别性能比较40
3.3.1低分辨率图像特征库的组建40
3.3.2基于三种特征库的SVM识别性能比较43
3.4高分辨率图像特征库的组建及SVM识别性能比较44
3.4.1高分辨率图像特征库的组建44
3.4.2基于两种特征库的SVM识别性能比较46
3.5两类装甲车辆特征库的建立47
3.5.1图像获取47
3.5.2基于Mean Shift的图像平滑与分割48
3.5.3装甲车辆红外特征库与可见光特征库的建立54
3.5.4特征融合及融合特征库的建立56
3.5.5基于各特征库的SVM识别效率比较58
第4章 支持向量机模型选择60
4.1传统模型选择方法60
4.1.1 k-折交叉验证60
4.1.2 LOO误差61
4.1.3 LOO误差上界62
4.2基于改进Joachims上界的模型选择方法63
4.2.1两个LOO误差上界的等价性63
4.2.2改进的Joachims上界64
4.2.3模拟实验67
4.3基于类间距的两步模型选择法72
4.3.1 RBF核参数对空间映射的影响73
4.3.2基于ICMD的核参数评价方法75
4.4 SVM模型选择实验79
第5章 支持向量机特征选择82
5.1特征选择的基本问题82
5.1.1特征的打分策略82
5.1.2特征的去留策略83
5.1.3特征的搜索策略84
5.2传统的特征选择方法86
5.2.1 Relief算法86
5.2.2基于k-折交叉验证的SVM - RFE方法86
5.3基于改进LOO误差上界的SVM-RFE方法88
5.4基于核空间类间距的SVM-RFE方法89
5.5特征选择方法实验比较91
第6章 基于增后特征库的支持向量机94
6.1增后特征库的定义和性质94
6.2基于增后特征库的SVM目标识别96
6.3模拟实验97
6.3.1 5-折交叉验证结果比较97
6.3.2对测试集的识别实验98
第7章 支持向量机目标识别的软件实现100
7.1特征库的建设100
7.2支持向量机的训练103
7.3支持向量机的识别104
第8章 总结与展望107
参考文献109