基于HOG和SVM的船舶图像分类算法

作者：吴映铮; 杨柳涛

来源：上海船舶运输科学研究所学报, 2019, 42(01): 58-64.

• 船舶识别
• 方向梯度直方图
• 支持向量机
• 边缘特征

针对目前船舶识别率较低的问题,提出一种基于方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的船舶图像分类算法模型。该算法模型首先利用HOG算法获取船舶图像的边缘特征,包括图像灰度化和Gamma处理等图像预处理过程。通过LIBSVM工具箱中的SVM分类器对船舶的HOG特征进行训练,从而完成对SVM分类器模型的训练。根据预先标记的船舶测试集对SVM分类器模型的应用效果进行验证。结果表明,该模型的识别准确率达到84.14%,具有较高的识别精度,可很好地实现船舶图像分类。

• 单位
  上海船舶运输科学研究所