基于合成核SVM的多波束海底声图像底质分类研究
Seabed classification of multibeam seabed acoustic image based on composite kernel SVM作者机构：哈尔滨工程大学水声技术重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院哈尔滨150001 海军海洋测绘研究所天津300061
出 版 物：《地球物理学进展》 (Progress in Geophysics)
年 卷 期：2014年第29卷第5期
页 面：2437-2442页
核心收录：
学科分类：07[理学] 0708[理学-地球物理学]
基 金：国家自然科学基金科学仪器基础研究专项(41327004) 青年科学基金项目(41306038) 水声重点实验室基金项目(9140C200105120C2001) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(HEUCF140502)联合资助
摘 要：基于多波束海底声图像中多种特征信息数据的不同特点,以经典的基本统计算法、基于灰度共生矩阵的纹理分析以及基于功率谱比的Pace谱特征提取方法得到3组特征向量,并组合形成4个合成核以代替传统的单核形式,进而采用支持向量机(support vector machine,SVM)进行底质分类研究.通过海试数据处理对该方法进行评价和验证,结果表明该方法可获得比传统单核SVM更高的分类精度,具备实际应用前景.
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