摘要
维数约简是目标识别的一个重要预处理步骤。由于飞机目标图像对各种空间变换(包括平移、尺度、旋转等变换)和观察角度、位置以及光照等因素都比较敏感,使得很多线性维数约简算法不能有效地用于飞机目标识别。局部线性嵌入(LLE)是一种有效的非线性维数约简方法,提出了一种基于LLE的监督LLE算法,并应用于多种条件下的飞机目标识别中。实验结果表明,该方法是有效可行的。
Dimensionality reduction is an important preprocessing step before object recognition.Since the airplane objects are very sensitive to the various geographic transformations（such as translation,rotation,affine transform,etc） and the influence of observed angle,locality and illumination in the real scene,many linear dimensional reduction methods are not effective to recognize the airplane objects.The Locally Linear Embedding（LLE） algorithm is a useful and effective non-linear dimensional reduction algorithm.In this paper,a Supervised LLE（SLLE） was proposed for the complex airplane object recognition.The experiment results showed that the proposed method is very effective and feasible.
出处
《电光与控制》
北大核心
2011年第1期1-4,共4页
Electronics Optics & Control
基金
国家自然科学基金资助项目(60975005)
关键词
飞机目标识别
局部线性嵌入
监督局部线性嵌入
维数约简
airplane recognition
Locally Linear Embedding（LLE）
Supervised LLE（SLLE）
dimension reduction
