基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法.pdf

DOI:10.16251/ki.1009-2307.2013.05.015 38 5 测绘科学 Vol. 38 No. 5 第 卷第 期 2013 09 Science of Surveying and Mapping Sep. 年 月 基于多核学习的高分辨率遥感图像目标检测方法 1，2 1 1 ， ， 李湘眷 孙 显 王宏琦 (1. / ， 100190 ; 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 中国科学院电子学研究所 北京 2. ， 100049) 中国科学院研究生院 北京 : ， 摘 要 为更有效地实现复杂场景中的多类目标同时检测 本文提出了一种基于多核学习算法进行目标检测的框 。 2 。 ， 、 架 该方法由特征提取和模型训练 个阶段组成 特征提取阶段 引入了多尺度下的点特征 表观特征同时对多 ; ， 2 ， 类目标进行综合描述 模型训练阶段 分别采用加权相加和相乘 种方法将提取的各个基础特征组合起来 在支 。 持向量机的框架下对各特征所代表的基础核权重进行学习 将训练所得的分类器结合滑动窗搜索技术对遥感图像 ， ， ， 。 进行目标检测实验 结果表明 与传统单核支持向量机相比 准确率更高 : ; ; ; ; 关键词 目标检测 特征提取 支持向量机 多核学习 滑动窗 【 】TP751 ;P208 【 】A 【 】1009-2307 (2013)05-0084-04 中图分类号 文献标识码 文章编号 ， 。GB 噪声和光照变化的影响 避免一定程度的几何失真 1 引言 ［3］ (Geometric Blur) ， 描述子 是定义在边缘点上的 它将空间 ，