搜索结果: 1-15 共查到“航空、航天科学技术 目标识别”相关记录15条 . 查询时间(0.191 秒)
基于ODNHP的毫米波探测器地面目标识别算法
流形学习 毫米波探测器 地面目标识别 Hessian算子
2012/12/25
针对毫米波探测器识别地面目标时的强地杂波问题,在正交判别邻域保持投影(ODNPP)的基础上,提出正交判别邻域Hessian投影(ODNHP)算法。ODNHP在正交化约束和判别信息的基础上,利用样本的切空间坐标构造Hessian二次型矩阵,实现目标函数的优化。将ODNHP分别与NPP、ONPP和ODNPP进行了毫米波地面目标识别仿真实验,结果表明,ODNHP降低了杂波的影响,在较低的维数下实现更高的...
传统的特征袋(BoF)模型在目标识别过程中假设每个局部特征点只关联特征词典中一个视觉单词。此外,l1范数约束下的稀疏编码对于具有较强成对相关性的特征通常只选择一个特征,而不关注哪一个特征被选择。本文提出一种基于弹性网稀疏编码的特征袋模型。该模型利用尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子构建特征字典,再通过弹性网回归模型求解每个描述子所对应的稀疏系数向量,最后将目标图像内的稀疏系数向量合并用于分类。...
红外前视对一类特殊建筑目标识别技术研究
红外 冷凝塔 自动目标识别 模板匹配
2010/4/30
针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物，尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下，通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上，针对红外／可见光多模图像匹配的特点，对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法，将梯度信息作为红外／可见光多模图像的共性特征，匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值，还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验...
目前变结构离散动态贝叶斯网络（DDBNs）的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合“交...
两向二维最大子类散度差鉴别分析及其在SAR目标识别中的应用
目标识别 合成孔径雷达 子类判决分析 最大散度差 Fisher线性判决分析
2008/10/21
针对Fisher线性判决分析（FLDA）在图像识别应用中遇到的小样本问题，提出了两向二维最大子类散度差（(2D)2MCSD）鉴别分析的图像特征提取方法。首先找到每类数据的子类划分，再根据这些子类构造基于二维图像矩阵的子类类间和子类类内散布矩阵，最后用子类类间与子类类内散布之差作为鉴别准则求取投影矢量。该方法可以处理多模分布问题，从根本上避免了矩阵求逆和小样本问题，加快了特征抽取的速度，且同时对图像...
目标的时间-频率联合分布能够很好地反映目标物理结构特征，可以作为雷达目标识别的一个有效手段。针对现有时频分析方法存在的识别率低和抗噪性能差等问题，提出一种基于S变换的空间目标回波信号电磁特征提取与识别方法。首先对目标的雷达回波进行时频分析，得出在较大方位角变化范围内和不同信噪比情况下，目标S变换的时频分布具有相对不变性的结论；然后基于这种稳定的时频分布特征，采用最小贴近度的方法进行分类识别。针对不...
基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用
证据理论 数据融合 模糊信息 目标识别
2004/11/11
信息融合系统中的不确定性信息常常表现为模糊性和随机性信息。提出了一种在证据理论框架下实现模糊信息融合的方法。该方法首先基于随机集理论刻画模糊信息的隶属函数,获得了模糊观测下具有概然特性的似然函数,该似然函数表示在收集的模糊信息下确定为某一目标的可能性,在数值上表示了传感器信息对某一命题支持的程度,利用似然函数确定传感器输出的基本概率指派,最后利用Dempster-Shafer组合规则实现多传感器信...
由于利用单幅二维图像进行三维目标识别存在识别的多义性,提出了一种基于二维序列图像的三维目标自动识别算法。首先以修正的Hu不变矩构造目标的图像识别特征,进而采用BP神经网络分类器构造关于目标融合识别的基本置信指派函数,以神经网络的训练误差构造证据理论不确定性度量,采用基于吸收法的DS证据理论实现高冲突证据的贯序式融合。对各姿态飞机图像识别的仿真表明,该算法对飞机的空间姿态变化具有很强的鲁棒性,能快速...
提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多...
雷达目标窄带合成距离高分辨成像的聚焦技术与用于目标识别的研究
速度补偿 高距离分辨率 自动目标识别
1998/8/7
就窄带合成脉冲距离高分辨一维成象速度补偿的常用的几种方法（时域法，频域法、最小熵值法）进行了分析和比较。并将二者结合起来，更有效地对速度进行估计。得到任意视角及可变信噪比下的一维距离高分辨率像，并用线性内差神经网络进行识别，得到了满意的结果。
雷达目标窄带合成距离高分辨成像的聚焦技术与用于目标识别的研究
速度补偿 高距离分辨率 自动目标识别
1998/8/7
就窄带合成脉冲距离高分辨一维成象速度补偿的常用的几种方法（时域法，频域法、最小熵值法）进行了分析和比较。并将二者结合起来，更有效地对速度进行估计。得到任意视角及可变信噪比下的一维距离高分辨率像，并用线性内差神经网络进行识别，得到了满意的结果。
雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究
多传感器信息融合 目标识别 特征向量 自适应系统
1998/2/6
提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法，并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越，从而说明了本文方法的有效性。
雷达和红外成像双传感器信息融合目标识别研究
多传感器信息融合 目标识别 特征向量 自适应系统
1998/2/6
提出了一种利用目标的雷达和红外成像２种独立的传感器信息的互补性来构造特征向量的信息融合方法——联合向量空间法，并用对应的自适应信息融合系统进行目标识别。仿真证实比用单传感器的效果明显优越，从而说明了本文方法的有效性。
近年来,在雷达目标识别技术的几个主要研究方面已取得若干进展。在雷达面临隐身、干扰、低空突防和反辐射导弹的“四大威胁”情况下,研究解决目标识别问题有其急迫需要性。本文综合介绍国外近年来公开报导的一些研究成果。着重对分类识别技术的两个主要方面——极化识别,波形、频响和极点识别——的原理和方法加以阐述。最后作出评价和发展趋势的预测。