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应用复值独立分量分析实现特征融合识别
被引量：
3
1
作者
王大伟
纪华
王延杰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2024-2031,共8页
介绍了复值独立分量分析(Complex ICA)的基本原理和算法,提出了基于复值独立分量分析的目标识别方法并将其应用于多传感器融合的目标识别中。该方法首先利用快速独立分量分析算法(FICA)对目标训练集图像进行ICA分解,然后分别提取基于独...
介绍了复值独立分量分析(Complex ICA)的基本原理和算法,提出了基于复值独立分量分析的目标识别方法并将其应用于多传感器融合的目标识别中。该方法首先利用快速独立分量分析算法(FICA)对目标训练集图像进行ICA分解,然后分别提取基于独立分量的训练集和测试集目标特征,采用线性判据对训练集目标特征进行分类训练,找到合理的分类阈值,最后对测试集图像进行分类识别。在本文的实验条件下,提出的方法获得了92.1%的识别准确率,远优于传统ICA方法的78.1%和PCA方法的76.2%。
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关键词
目标识别
多传感器图像融合
特征级融合
复数值独立分量分析
下载PDF
职称材料
题名
应用复值独立分量分析实现特征融合识别
被引量：
3
1
作者
王大伟
纪华
王延杰
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国科学院研究生院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期2024-2031,共8页
基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(No.2006AA703405F)
文摘
介绍了复值独立分量分析(Complex ICA)的基本原理和算法,提出了基于复值独立分量分析的目标识别方法并将其应用于多传感器融合的目标识别中。该方法首先利用快速独立分量分析算法(FICA)对目标训练集图像进行ICA分解,然后分别提取基于独立分量的训练集和测试集目标特征,采用线性判据对训练集目标特征进行分类训练,找到合理的分类阈值,最后对测试集图像进行分类识别。在本文的实验条件下,提出的方法获得了92.1%的识别准确率,远优于传统ICA方法的78.1%和PCA方法的76.2%。
关键词
目标识别
多传感器图像融合
特征级融合
复数值独立分量分析
Keywords
complex
ica
target
recognition
multi-sensor
image
fusion
feature-level
fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用复值独立分量分析实现特征融合识别
王大伟
纪华
王延杰
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
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