期刊文献+
共找到2,912篇文章
< 1 2 146 >
每页显示 20 50 100
采用轮廓片段空间关系实现遮挡目标识别
1
作者 宋建辉 宋鑫 +1 位作者 于洋 尹哲 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期79-83,共5页
为了实现高比例遮挡情况下的目标识别,提出一种基于轮廓片段空间关系的目标识别算法.首先,在采用轮廓的形状上下文特征进行粗匹配的基础上,对模板图像和待识别图像分别进行图像骨架关键接合点的提取和轮廓形状质心的提取.然后,以图像像... 为了实现高比例遮挡情况下的目标识别,提出一种基于轮廓片段空间关系的目标识别算法.首先,在采用轮廓的形状上下文特征进行粗匹配的基础上,对模板图像和待识别图像分别进行图像骨架关键接合点的提取和轮廓形状质心的提取.然后,以图像像素中心点为原点建立坐标系,以图像骨架关键接合点和轮廓片段质心在各自图像建立的坐标系内的位置确定空间关系.最后,制定空间关系参数约束标准,筛选满足空间关系约束准则的目标库图像为最后识别结果.与现有遮挡目标匹配算法相比,该算法可以实现高比例遮挡情况下的目标识别,在目标遮挡比例为60%的情况下,识别率可达到78%. 展开更多
关键词 轮廓片段 空间关系 遮挡目标 目标匹配 目标识别
基于群体智能算法的排球高鲁棒性目标识别研究 预览
2
作者 边永红 《机床与液压》 北大核心 2019年第12期71-77,共7页
基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球... 基于小波变换和人工神经网络的目标识别是图像处理的一个重要研究方向。但是,此类方法采用的梯度下降规则容易产生局部极小值。为了解决该问题,提出了一种基于群体智能算法的高鲁棒性目标识别算法,可有效应用于各种图像识别任务,如排球目标识别等。首先对图像进行预处理并变换成HSV空间进行背景分割,并通过小波不变矩对图像进行特征提取。然后采用新兴的群智能算法-狼群算法,对基于小波神经网络的目标图像识别进行优化,以便提升全局收敛性和鲁棒性。仿真实验结果显示:相比原有的方法,提出优化方法具有更高的识别精度和稳定性。 展开更多
关键词 图像处理 模式识别 目标识别 小波神经网络 群智能算法 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
基于立体视觉的光谱聚类算法在目标识别中的研究
3
作者 韩伟佳 王国伟 +1 位作者 孙亚东 李超然 《激光杂志》 北大核心 2019年第5期23-26,共4页
为了降低伪目标引起的误检率,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种基于立体视觉分析的光谱聚类算法,该算法在结合待测目标几何特性的基础上完成光谱聚类分析,从而实现通过立体视觉作为边界条件的方式消除伪目标的干扰。实验... 为了降低伪目标引起的误检率,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种基于立体视觉分析的光谱聚类算法,该算法在结合待测目标几何特性的基础上完成光谱聚类分析,从而实现通过立体视觉作为边界条件的方式消除伪目标的干扰。实验采用TEL-2000型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,分别对不同条件下的目标光谱特征值、非目标光谱特征值以及相关系数进行检测分析,对比目标与伪目标的识别效果。结果显示,目标光谱特征参数个数越多,目标检出概率越大,但伪目标误检概率也较大;非目标光谱特征参数越多,伪目标误检概率越小,但目标检出概率降低;当u=6,v=4,η=0. 6时,识别效果最好。该算法能够保证高目标检出率时实现误检率的有效降低值。 展开更多
关键词 目标识别 谱聚算法 立体视觉分析 识别概率
自然场景下基于改进LeNet卷积神经网络的苹果图像识别技术 预览
4
作者 程鸿芳 张春友 《食品与机械》 北大核心 2019年第3期155-158,共4页
针对传统基于内容的识别方法在特征提取方面存在计算复杂、特征不可迁移等问题,为避免光照条件、重叠及其他遮挡等因素对图像识别的影响,以LeNet卷积神经网络作为基础,对其结构进行改进,设计了一种基于改进LeNet卷积神经网络的苹果目标... 针对传统基于内容的识别方法在特征提取方面存在计算复杂、特征不可迁移等问题,为避免光照条件、重叠及其他遮挡等因素对图像识别的影响,以LeNet卷积神经网络作为基础,对其结构进行改进,设计了一种基于改进LeNet卷积神经网络的苹果目标识别模型,并利用该模型对不同场景的苹果图像进行识别训练与验证。结果表明:该网络模型可有效实现苹果图像的识别,对独立果实、遮挡果实、重叠果实以及相邻果实的识别率分别为96.25%,91.37%,94.91%,89.56%,综合识别率达到93.79%。与其他方法相比,该算法具有较强的抗干扰能力,图像识别速度快、识别率更高。 展开更多
关键词 图像识别 目标识别 卷积神经网络 LeNet
在线阅读 免费下载
基于R-FCN深度卷积神经网络的机器人疏果前苹果目标的识别 预览 被引量:1
5
作者 王丹丹 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期156-163,共8页
疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹... 疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹果目标识别方法。该方法在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高识别精度并简化网络。该网络主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络(Region Proposal Network,RPN)及感兴趣区域(Region of Interest,RoI)子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成RoI,然后RoI子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的RoI进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23591幅图像作为训练集,4739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。该文提出的改进模型在332幅图像组成的测试集上的试验结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊及表面有阴影的苹果目标,识别的召回率为85.7%,识别的准确率为95.1%,误识率为4.9%,平均速度为0.187s/幅。通过与其他3种方法进行对比试验,该文方法比FasterR-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4、0.7和0.7个百分点,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010和0.041s。该方法可实现传统方法难以实现的疏果前苹果目标的识别,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。 展开更多
关键词 图像处理 算法 图像识别 小苹果 目标识别 深度学习 R-FCN
在线阅读 下载PDF
面向军事目标识别的DRFCN深度网络设计及实现 预览
6
作者 刘俊 孟伟秀 +2 位作者 余杰 李亚辉 孙乔 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期18-27,共10页
自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区... 自动目标识别(ATR)技术一直是军事领域中急需解决的重点和难点。本文设计并实现了一种新的面向军事目标识别应用的DRFCN深度网络。首先,在DRPN部分通过卷积模块稠密连接的方式,复用深度网络模型中每一层的特征,实现高质量的目标采样区域的提取;其次,在DFCN部分通过融合高低层次特征图语义特征信息,实现采样区域目标类别和位置信息的预测;最后,给出了DRFCN深度网络模型结构以及参数训练方法。与此同时,进一步对DRFCN算法开展了实验分析与讨论:1)基于PASCAL VOC数据集进行对比实验,结果表明,由于采用卷积模块稠密连接的方法,在目标识别平均准确率、实时性和深度网络模型大小方面,DRFCN算法均明显优于已有基于深度学习的目标识别算法;同时,验证了DRFCN算法可以有效解决梯度弥散和梯度膨胀问题。2)利用自建军事目标数据集进行实验,结果表明,DRFCN算法在准确率和实时性上满足军事目标识别任务。 展开更多
关键词 深度学习 目标识别 PASCAL VOC数据集 军事目标
在线阅读 下载PDF
自动对靶精准施药机研究——基于图像边缘检测和目标识别 预览
7
作者 廖启明 《农机化研究》 北大核心 2019年第3期219-223,共5页
为了提高施药作业的效率和实际着药量,降低喷药成本和给环境造成的负担,提出了准确精量的对靶施药系统的设计理念,并给出了施药平台的原理和结构构成,最后对施药平台的图像处理系统进行了重点设计。为了验证方案的可行性,以传统的施药... 为了提高施药作业的效率和实际着药量,降低喷药成本和给环境造成的负担,提出了准确精量的对靶施药系统的设计理念,并给出了施药平台的原理和结构构成,最后对施药平台的图像处理系统进行了重点设计。为了验证方案的可行性,以传统的施药机械为搭载平台,将PC图像处理器嵌入到了精准对靶控制系统中,选择地势平坦的果园为实验场地,对施药平台进行了实验研究。实验结果表明:基于图像边缘检测和目标识别的自动对靶施药平台即使在光线不好的条件下,仍可以准确地得到果树果实和枝叶的位置信息,施药平台的实际着药量要比传统施药平台更高,而成本却更低,从而验证了方案的可行性。 展开更多
关键词 自动施药机 图像处理 边缘检测 目标识别 自动对靶
在线阅读 下载PDF
目标检测与目标跟踪方法研究 预览
8
作者 孟祥瑞 《信息与电脑》 2019年第9期33-34,37共3页
目标检测与目标跟踪是数字图像处理领域重要的组成部分,研究从目标跟踪的作用谈起,具体介绍了目标检测与目标跟踪的相关知识。生成式跟踪方法在当前帧对目标区域建模,判别式跟踪方法应用机器学习训练分类器。介绍了基于前景和基于背景... 目标检测与目标跟踪是数字图像处理领域重要的组成部分,研究从目标跟踪的作用谈起,具体介绍了目标检测与目标跟踪的相关知识。生成式跟踪方法在当前帧对目标区域建模,判别式跟踪方法应用机器学习训练分类器。介绍了基于前景和基于背景的目标检测使用的方法,简述了目标跟踪领域的有关算法,如CSK算法、CN算法、STC算法,分析各算法的特征及其优缺点。最后总结了目标检测与跟踪领域发展的必要性与现今的障碍。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标检测 算法
在线阅读 下载PDF
基于结构光的星箭对接环相对位姿测量方法 预览
9
作者 李展 郝颖明 付双飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期205-212,共8页
空间非合作目标位姿测量是空间在轨维护的前提。面向空间机械手对空间载体自动抓捕的应用需求,提出了基于结构光的空间非合作目标视觉测量方法。该方法以双套双线结构光测量装置作为测量传感器,以空间载体上普遍存在的星箭对接环作为抓... 空间非合作目标位姿测量是空间在轨维护的前提。面向空间机械手对空间载体自动抓捕的应用需求,提出了基于结构光的空间非合作目标视觉测量方法。该方法以双套双线结构光测量装置作为测量传感器,以空间载体上普遍存在的星箭对接环作为抓捕目标。根据对接环的共同特点,选择直线特征和点特征相结合作为相对位姿的求解特征;基于直线特征求解圆环平面法向量,基于点特征求解圆环圆心坐标,进而得到机械手工具坐标系与对接环坐标系间的相对位姿关系;基于多重几何约束实现了不同光照条件下图像上目标直线的鲁棒识别。建立了演示验证实验系统,在大量演示实验的基础上,进行了实验结果分析。 展开更多
关键词 结构光 非合作目标 在轨服务 目标识别 位姿测量
在线阅读 下载PDF
基于雷达与CCTV的水面目标跟踪识别系统研究 预览
10
作者 刘郁松 郝江凌 +1 位作者 李冉 曹磊 《船海工程》 北大核心 2019年第A01期236-239,共4页
针对影响船舶航行安全的水面目标跟踪识别问题,提出一种基于雷达与CCTV联动的水面目标跟踪识别系统,运用CCTV的SDK进行二次开发展示海上航行环境,通过目标跟踪算法实现“自主跟踪、半自动跟踪、手动跟踪”的目标,在雨天、雾天、夜晚等... 针对影响船舶航行安全的水面目标跟踪识别问题,提出一种基于雷达与CCTV联动的水面目标跟踪识别系统,运用CCTV的SDK进行二次开发展示海上航行环境,通过目标跟踪算法实现“自主跟踪、半自动跟踪、手动跟踪”的目标,在雨天、雾天、夜晚等能见度不良的条件下,全天候感知目标信息,真实地捕捉并显示轮船、航标、礁盘、海岸线等目标的形态和轮廓,辅助船舶采取正确的操作措施,实现船舶航行过程中的全天候主动助航系统。 展开更多
关键词 雷达 视频监控系统 目标跟踪 目标识别
在线阅读 下载PDF
基于多传感器的篮球机器人目标识别与定位研究 预览
11
作者 鲁晨奇 陈万米 胡晨潇 《工业控制计算机》 2019年第1期64-66,69共4页
介绍了篮球机器人比赛规则及篮球机器人系统结构层次,明确感知子系统的主要任务要求是对目标进行识别与定位。接着,针对目标识别过程易受光照条件影响的问题,决定采用了HSV颜色空间。根据球的颜色特征和轮廓形状特征,提出了基于颜色和... 介绍了篮球机器人比赛规则及篮球机器人系统结构层次,明确感知子系统的主要任务要求是对目标进行识别与定位。接着,针对目标识别过程易受光照条件影响的问题,决定采用了HSV颜色空间。根据球的颜色特征和轮廓形状特征,提出了基于颜色和轮廓外形的目标识别算法。在目标定位方法中,提出了“长距离使用Kinect传感器,短距离使用激光传感器”的定位策略。最后,综合上述研究成果,在篮球机器人通过目标识别实验进行检验,成功实现了目标的快速、准确识别。 展开更多
关键词 篮球机器人 目标识别 目标定位
在线阅读 下载PDF
水中目标微多普勒特征研究 预览
12
作者 唐波 黄文玲 陈喜 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期92-94,106共4页
为了有效检测、识别水中目标,从水中目标螺旋桨旋转运动建模出发,分析了螺旋桨旋转运动对主动声探测信号的调制作用及由此产生的回波信号的微多普勒特征,并进行了理论推导和仿真分析,验证了微多普勒特征的存在。结果表明:微多普勒特征... 为了有效检测、识别水中目标,从水中目标螺旋桨旋转运动建模出发,分析了螺旋桨旋转运动对主动声探测信号的调制作用及由此产生的回波信号的微多普勒特征,并进行了理论推导和仿真分析,验证了微多普勒特征的存在。结果表明:微多普勒特征信号是区别于其他信号的运动着的螺旋桨特有的信号,可用于对水中目标的检测、识别。 展开更多
关键词 微多普勒 旋转运动 螺旋桨 目标检测 目标识别
在线阅读 下载PDF
帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法 预览
13
作者 金守峰 林强强 +1 位作者 高磊 张浩 《现代电子技术》 北大核心 2019年第6期114-117,共4页
针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进三帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续三帧... 针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进三帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续三帧差加法运算的图像进行水平与垂直方向的灰度投影得到两个方向上的灰度投影曲线,对相邻的灰度投影曲线进行互相关运算,互相关曲线的峰值坐标即为运动目标在相邻图像之间的运动位移,以此实现了运动目标的检测。实验结果表明,在单个目标和多个目标的检测识别中,该方法能够获得准确的运动目标,其识别率、误检率均优于传统帧差法。 展开更多
关键词 监控视频 运动目标检测 帧间差分 灰度投影 运动位移 目标识别
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的无人机目标识别算法研究 预览
14
作者 何志祥 胡俊伟 《滨州学院学报》 2019年第2期17-23,共7页
目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过... 目前无人机已经广泛应用于各行各业,但传统无人机识别方法存在成本高、识别率低、适应性差等问题导致无人机进入禁飞区域的事件时有发生,严重影响我国空域安全。针对无人机识别过程中存在的不足,提出基于深度学习的无人机识别算法,通过对LeNet-5模型进行改进,以无人机图像样本集作为网络模型训练和测试对象,构建无人机特征识别模型。模拟实验中,当网络模型学习率为0.1时,在经过150次迭代后,深度学习模型目标识别率为96.95%,经典LeNet-5模型识别率为91.18%。实验结果表明,基于深度学习的识别算法能够有效提高对无人机的目标识别率。 展开更多
关键词 深度学习 无人机 目标识别 LeNet-5模型
在线阅读 下载PDF
基于非均匀采样数据的HRRP目标识别方法 预览
15
作者 熊鑫 汤子跃 +1 位作者 陈一畅 王万田 《空军预警学院学报》 2019年第3期175-179,185共6页
针对数据采样率不足或数据缺失条件下的雷达目标识别问题,提出一种基于非均匀采样数据的目标特征提取与识别方法.该方法首先根据数据非均匀采样方式构造与之匹配的稀疏采样矩阵,用以表征目标回波;然后利用稀疏重构算法获取目标高分辨率... 针对数据采样率不足或数据缺失条件下的雷达目标识别问题,提出一种基于非均匀采样数据的目标特征提取与识别方法.该方法首先根据数据非均匀采样方式构造与之匹配的稀疏采样矩阵,用以表征目标回波;然后利用稀疏重构算法获取目标高分辨率一维距离像,并从重构结果中提取出包含稀疏特征在内的多维目标特征;最后采用支持向量机实现各种目标的分类.仿真结果表明,该方法能够从非均匀采样数据中有效提取目标特征;所提取的稀疏特征能够克服传统特征目标姿态敏感的问题,显著提高目标识别率. 展开更多
关键词 目标识别 非均匀采样数据 稀疏表征 稀疏特征 高分辨率一维距离像
在线阅读 下载PDF
基于篮球运动的果实采摘机器人控制系统研制 预览
16
作者 张元通 《农机化研究》 北大核心 2019年第12期216-219,共4页
水果和蔬菜质地柔软且形状各异,机械化收获的难度较大。控制系统作为采摘机器人的核心,对作业效率有着决定性的影响。篮球运动是集体竞技项目,对运动员的目标锁定和路线规划能力要求较高,将篮球运动的决策原理引入到采摘机器人上,可以... 水果和蔬菜质地柔软且形状各异,机械化收获的难度较大。控制系统作为采摘机器人的核心,对作业效率有着决定性的影响。篮球运动是集体竞技项目,对运动员的目标锁定和路线规划能力要求较高,将篮球运动的决策原理引入到采摘机器人上,可以改善机器人的控制性能。为此,基于篮球运动的决策原理,研制了果实采摘机器人的控制系统,具有目标识别、路线规划和自主避障3种控制功能,可以准确地识别目标果实。在系统的控制下,采摘机器人获得了很高的作业效率,还能够自主规划行走路线和规避障碍,具有很高的智能化水平。 展开更多
关键词 采摘机器人 目标识别 自主避障 路径规划 篮球运动
在线阅读 下载PDF
基于机器视觉的协作式机器人Baxter目标识别算法 预览
17
作者 刘胜书 顾国华 +1 位作者 王俊舟 曹行健 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第4期95-99,105共6页
为了提升协作式机器人Baxter在工作应用中识别抓取目标物体的准确性和鲁棒性,对所涉及到的一些图像处理算法进行研究,提出了基于HSV颜色模型和形态学处理的工作区域轮廓检测算法,改进了传统识别圆的Hough变换算法。实验结果表明,所提出... 为了提升协作式机器人Baxter在工作应用中识别抓取目标物体的准确性和鲁棒性,对所涉及到的一些图像处理算法进行研究,提出了基于HSV颜色模型和形态学处理的工作区域轮廓检测算法,改进了传统识别圆的Hough变换算法。实验结果表明,所提出和改进的算法能够提升协作式机器人Baxter对目标识别的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 机器视觉 协作式机器人Baxter 目标识别
在线阅读 下载PDF
基于树莓派的搜检机器人的设计 预览
18
作者 曾杰 陈超波 +2 位作者 赵楠 马嘉跃 胡海涛 《计算机与数字工程》 2019年第3期700-705,共6页
由于一些工作有一定的危险性无法保障人类的人身安全,或一些区域人类难以到达,提出了一种新型智能移动式搜检机器人,来替代人类进行一些危险活动。该设计用树莓派做为图像处理的核心平台,可直接与执行机构结合,兼顾了图像处理的效率和... 由于一些工作有一定的危险性无法保障人类的人身安全,或一些区域人类难以到达,提出了一种新型智能移动式搜检机器人,来替代人类进行一些危险活动。该设计用树莓派做为图像处理的核心平台,可直接与执行机构结合,兼顾了图像处理的效率和整体结构的简洁便携性。阐述了总体设计方案,进行了硬件,软件的设计。并以一些几何体作为目标进行测试,实验结果表明树莓派作为核心平台,完成图像处理,正确识别目标的同时也能对机器人的行动进行控制,简化了系统结构,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 树莓派 搜检机器人 图像处理 目标识别
在线阅读 下载PDF
带鉴别分析的多视角SAR图像联合决策及目标识别 预览
19
作者 蔡德饶 宋愈珍 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第1期37-41,54共6页
提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合的贡献较弱。本文在多视角SAR图像的决策融合中引入鉴别分析。... 提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合的贡献较弱。本文在多视角SAR图像的决策融合中引入鉴别分析。对于单个视角的SAR图像,首先基于支持向量机分类器进行分类,根据输出的决策值定义当前视角的可靠度。然后,采用门限判决的方式选取可靠性较强的视角,并基于贝叶斯决策融合对选取视角的分类结果进行联合决策从而判定目标类别。基于MSTAR数据集进行目标识别实验验证提出方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 多视角 支持向量机 鉴别分析 贝叶斯决策融合
在线阅读 下载PDF
基于2DPCA-SCN正则化的SAR图像目标识别方法 预览
20
作者 王彦平 张艺博 +1 位作者 李洋 林赟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2019年第5期802-808,共7页
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,本文提出一种二维主成分分析(two-dimensional principal comp... 合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,本文提出一种二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)与L2正则化约束的随机配置网络(stochastic configuration network,SCN)进行集成学习的SAR图像目标识别方法。2DPCA不仅能够有效地提取出目标的特征信息而且通过稀疏表征方式降低数据量,SCN正则化算法参数较少且可以有效避免网络过拟合问题,提高网络的识别率。我们将提出的方法在MSTAR(moving and stationary target acquisition and recognition)数据集上进行实验,结果表明该方法相对传统方法具有更高的识别率。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 二维主成分分析 正则化
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 146 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈