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基于属性散射中心目标重构加权决策融合的SAR目标识别方法
1
作者
吕虎
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期112-117,124,共7页
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器,对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力;目标重构可有效剔除原始SAR...
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器,对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力;目标重构可有效剔除原始SAR图像中的噪声成分。根据目标重构过程中重构结果与残差的能量关系评估原始SAR图像噪声水平,并以此为依据确定原始图像和重构图像决策结果的权重。采用加权融合手段对两个结果进行处理,判断测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,实验结果证明了其有效性。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
属性散射中心
目标重构
ksrc
决策融合
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职称材料
基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法
2
作者
曹玲
朱煜
+1 位作者
陈宁
陈志华
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期256-259,276,共5页
完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于...
完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法,借助核技巧,将数据样本和字典集映射到高维的未知空间,以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构,得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率,而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典,从全局上提高识别率。通过在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库的实验表明,同等情况下,本文提出的方法优于PCA,SVM,SRC等方法,进一步提高了人脸识别率,具有较好的应用价值。
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关键词
稀疏表示
人脸识别
PCA
Metaface字典学习
核稀疏表示(
ksrc
)
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职称材料
题名
基于属性散射中心目标重构加权决策融合的SAR目标识别方法
1
作者
吕虎
机构
南昌理工学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第2期112-117,124,共7页
文摘
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器,对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力;目标重构可有效剔除原始SAR图像中的噪声成分。根据目标重构过程中重构结果与残差的能量关系评估原始SAR图像噪声水平,并以此为依据确定原始图像和重构图像决策结果的权重。采用加权融合手段对两个结果进行处理,判断测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,实验结果证明了其有效性。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
属性散射中心
目标重构
ksrc
决策融合
Keywords
synthetic aperture radar
target recognition
attribute scattering center
target reconstruction
ksrc
decision fusion
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法
2
作者
曹玲
朱煜
陈宁
陈志华
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期256-259,276,共5页
基金
国家自然科学基金(61271349
61370174)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(WH1114030
WH1214015)
文摘
完备的稀疏表示方法近年来应用在人脸识别中并取得较好的结果,它可以仅利用样本的随机投影完成对测试样本的识别。在实际应用中,由于受光照、遮挡等因素的影响,测试样本并不能通过训练样本的线性组合得到很好的稀疏重构。本文提出了基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法,借助核技巧,将数据样本和字典集映射到高维的未知空间,以解决特征的非线性相似问题。在核空间对数据样本进行稀疏重构,得到数据在核空间的一种简洁的稀疏表达方式从而提高识别率,而Metaface字典学习框架的引入可以得到更加精炼的字典,从全局上提高识别率。通过在ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库的实验表明,同等情况下,本文提出的方法优于PCA,SVM,SRC等方法,进一步提高了人脸识别率,具有较好的应用价值。
关键词
稀疏表示
人脸识别
PCA
Metaface字典学习
核稀疏表示(
ksrc
)
Keywords
SRC
human face recognition
PCA
Metaface learning
ksrc
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于属性散射中心目标重构加权决策融合的SAR目标识别方法
吕虎
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于Metaface字典学习与核稀疏表示的人脸识别方法
曹玲
朱煜
陈宁
陈志华
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
0
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职称材料
已选择
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