【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工程大学水声技术重点实验室,哈尔滨工程大学水声工程学院,海军海洋测绘研究所,
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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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