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基于稳健统计特征的飞机识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了基于统计特征(StaF)的分类器,它是一种稳健的、用于高距离分辨率(HRR)雷达的飞机识别(ID)方法。在对特征的数量或位置不作先验假定的情况下,我们实时地选择HRR图像的峰值特征。特征提取依靠所观测到图像的信息内容,把特征的数量、位置和幅度作为随机变量。本项研究的主要目的是,通过把对未知目标的识别错误减少到最小,同时维持对已知目标的高识别率的方法来增强分类器的稳健性。结果表明,这种StaF分类器能够显著地减少与未知目标有关的识别错误,同时维持高概率的正确分类。 相似文献
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红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程 总被引:1,自引:0,他引:1
红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。 相似文献
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在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。 相似文献
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通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。 相似文献
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利用计算机模拟生成热红外图像的技术已用于夜视光电系统的人眼视觉测试,目标识别与跟踪,导弹寻的模拟等方面,具有重要的军事价值,本文概述了当今国内外用计算机模拟热红外图像的思路及方法,展望了未来的发展趋势,并对如何提高热红外图像模拟的性能作了简要分析。 相似文献
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针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。 相似文献
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树干杂波是叶簇穿透(FOPEN)超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)图像中叶簇隐蔽目标检测的主要干扰,能否有效抑制树干杂波是目标检测成功与否的关键。利用UWBSAR的大积累角成像特性所提供的目标方向性信息,基于隐马尔可夫模型(HMM),提出了一种识别并抑制树干杂波的方法。试验结果表明,该方法可有效识别并抑制FOPENUWBSAR图像中的树干杂波,增强叶簇隐蔽目标检测性能。 相似文献
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