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核方法和线性子空间方法及其在图像目标检测中的应用

12/20/2018 11:33:15 PM 0人评论 19次

本书主要阐述红外小目标检测的模式识别算法,以提高目标检测概率,系统地提出了基于子空间(包括线性子空间和非线性子空间)的红外点目标检测算法。此外,如何提高红外目标的跟踪精度也是本书的重要内容之一。全书共7章:红外目标检测基础,线性子空间方法检测红外点目标

核方法和线性子空间方法及其在图像目标检测中的应用

核方法和线性子空间方法及其在图像目标检测中的应用

内容简介

本书主要阐述红外小目标检测的模式识别算法,以提高目标检测概率,系统地提出了基于子空间(包括线性子空间和非线性子空间)的红外点目标检测算法。此外,如何提高红外目标的跟踪精度也是本书的重要内容之一。全书共7章:红外目标检测基础,线性子空间方法检测红外点目标,支持向量机简介,非线性子空间算法检测红外点目标,子空间目标检测和Kalman预测相结合的红外点目标跟踪方法,基于多特征伪彩色图像和均值漂移算法的红外面目标跟踪,总结与展望。

作者简介

刘瑞明,博士,淮海工学院电子工程学院副教授。长期从事模式识别、自动化、图像处理、机器视觉、智能系统、数据挖掘、电气控制等方面的教学与科研。主持省自然科学基金项目、省高校自然科学基金项目、连云港市第五期“521工程”科研项目资助计划项目、企业资助横向项目多项,主持校级教改课题两项;作为主研人员参加国家自然科学基金、973计划、教育部重点项目、省产学研联合创新资金项目、市科技攻关项目各一项;授权发明专利4项,科技鉴定成果3项。

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