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基于区域矩的舰船图像目标特征融合方法研究
摘要：
在目标识别与跟踪领域，舰船图像的识别是一个非常重要的问题。本文提出了一种基于区域矩的舰船图像目标特征融合方法。该方法综合利用了区域矩特征和常规特征，以提高舰船识别准确率和鲁棒性。本文将该方法应用于一个典型的公开数据集，并与其他方法进行比较，结果表明该方法在识别准确率和鲁棒性方面都有很好的表现。
关键词：目标识别、区域矩、舰船识别、特征融合
一、引言
目标识别与跟踪是计算机视觉领域的重要问题。舰船图像的目标识别是其中的一个研究热点。由于船在海上的运动不稳定，光照、天气等因素的影响比较大，因此船舶图像的识别难度比较大。
近年来，在船舶识别方面，一些研究人员应用了机器学习技术和图像处理技术进行船舶识别。目前，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。除了传统的特征，如颜色、纹理、形状等，利用一些特殊的特征也很有实际意义。
本文提出了一种基于区域矩的舰船图像目标特征融合方法，并将其应用于目标识别。该方法综合利用了区域矩特征和常规特征，以提高舰船识别准确率和鲁棒性。
二、研究方法
本文提出的方法主要包括两个部分：区域矩特征提取和特征融合。
1.区域矩特征提取
区域矩是描述图像形状信息的一种方法，它是将图像划分为若干个小区域，并在每个小区域内计算矩的值。在本文中，我们选择图像中心为坐标原点，对图像进行划分，得到若干个小区域。对于每个小区域，我们计算其中心矩和规范化中心矩，作为该区域的特征。
2.特征融合
在该方法中，我们将区域矩特征和常规特征进行融合，得到最终的特征向量。常规特征包括颜色直方图、纹理特征等。
最终特征向量采用支持向量机进行分类处理。具体地，我们采用LibSVM进行分类处理，并采用5折交叉验证以及参数调优的方法进行实验分析。
三、实验结果和分析
本文的实验采用了一个公开数据集，并与其他方法进行比较。该数据集包括了船舶图像，并对该数据集进行了标注。本文采用了11种特征作为输入，采用支持向量机进行分类处理。
在实验中，我们比较了本文方法和其他几种方法的识别准确率和鲁棒性。具体地，我们将识别准确率和鲁棒性分别用精度和召回率进行度量。
实验结果表明，本文中提出的基于区域矩的舰船图像目标特征融合方法在舰船识别领域具有很好的表现。与其他方法相比，该方法的精度和召回率都有很大的提升。本文提出的方法在船舶目标识别中有很好的应用前景。
四、结论
本文提出了一种基于区域矩特征的舰船图像目标特征融合方法。该方法综合利用了区域矩和常规特征，以提高舰船识别准确率和鲁棒性。实验结果表明，该方法在船舶目标识别中有很好的应用前景。未来，我们将继续探索更有效的特征融合方法，以及更准确的目标识别算法。