所有作者：孙贝 史健芳 曹军
作者单位：太原理工大学信息工程学院
论文摘要：基于统计的图像识别方法只有在样本足够大时，其性能才有保证。而实际中如果难以提供大量样本，就可能因信息量不足导致识别性能下降。为此提出一种小波矩结合支持向量机的目标识别算法，这种算法立足寻找现有样本信息下的最优解，适合分析小样本。文章首先提取样本数目有限的坦克图像的Hu矩、Zernike矩、小波矩特征，然后将提取到的特征值分别输入神经网络和支持向量机分类器，进而实现对图像的分类。实验结果表明，在小样本情况下该算法具有较好的识别效果。
关键词： 图像识别 小样本 不变矩 神经网络 支持向量机
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