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基于多尺度分析和神经网络的目标识别方法
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作者 舒亚海 贾倩茜 +1 位作者 张超 周元 《雷达与对抗》 2020年第2期31-34,共4页
阐述了一种基于多尺度分析理论和神经网络的目标识别方法,对图像数据进行几何重构,包括图像预处理和飞行姿态的重构。采用Contourlet变换提取图像的低频及高频特征向量作为基础输入训练集和修正输入训练集。在此基础上进行BP神经网络的... 阐述了一种基于多尺度分析理论和神经网络的目标识别方法,对图像数据进行几何重构,包括图像预处理和飞行姿态的重构。采用Contourlet变换提取图像的低频及高频特征向量作为基础输入训练集和修正输入训练集。在此基础上进行BP神经网络的设计,利用高频细节数据修正低频轮廓数据,并确定输入输出层、中间层个数和算法。训练好的网络显示对不同光照条件、姿态的机动目标具有较高的识别能力,说明该方法具有工程可适用性。 展开更多
关键词 目标识别 飞行姿态重构 CONTOURLET变换 神经网络
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