基于改进SVM的红外成像目标识别模型构建及仿真

作者：王卫斌; 卫旭涛

来源：自动化与仪器仪表, 2022, (11): 40-45.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.11.040

• 红外成像
• 目标检测
• 目标识别
• SVM

针对当前红外成像目标识别模型识别准确率低的问题，提出基于改进SVM的红外成像目标识别方法。对红外成像进行热辐射先验增强后，分别采用EMC和LGS方法对进行图像局部、全局特征增强；之后构建显著性增强模型，并通过随机游走法实现目标显著性增强；最后基于改进SVM算法进行红外成像目标识别仿真实验。实验结果表明，提出的显著性目标检测方法准确率召回率比达到0.8,对比于其他算法高出了0.6,平均误差仅为0.14,均低于其他算法。成本代价为0.95时，本分类器的分类器错误率降到最低值，目标识别准确率高达93.27%,由此说明本分类器可实现红外成像的目标准确识别和分类。

• 单位
  西安交通大学; 西安翻译学院