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基于正则化Adaboost的红外目标识别

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对于高维特征空间的分类,Adaboost算法是一种有效的分类算法。然而,如果把Adaboost算法直接运用到红外目标的识别,就会面临高噪声下的Adaboost过拟合问题。采用正则化后的Adaboost算法,即Adaboost<,KL>算法作为分类算法的学习模型,以NaiveBayes作为弱学习器,提出了基于正则化Adaboost的红外目标识别算法。通过实验,验证了此算法,则即使面对高噪声的红外数据,也能获得较好的识别效果。

杨杰、凌建国、刘尔琦

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上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海 200240

航天科工集团第二研究院,北京 100854

红外目标 目标识别 Adaboost算法 高维特征空间

中国宇航学会

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长沙

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