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一种有效处理冲突证据的组合方法 被引量:257
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作者 邓勇 施文康 朱振福 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期27-32,共6页
为了有效融合高度冲突的证据 ,提出一种新的基于证据距离的组合方法 .首先引入了一个证据体距离函数 ,之后求出系统中各证据被其它证据所支持的程度 ,对支持度归一化后获得各个证据的可信度 ,并将可信度作为证据的权重 ,对系统中的证据... 为了有效融合高度冲突的证据 ,提出一种新的基于证据距离的组合方法 .首先引入了一个证据体距离函数 ,之后求出系统中各证据被其它证据所支持的程度 ,对支持度归一化后获得各个证据的可信度 ,并将可信度作为证据的权重 ,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合 .与其它方法比较 ,该方法在系统存在伪证据 (干扰 ) 展开更多
关键词 冲突证据 目标识别 证据理论 组合规则 信息融合 距离函数 概率分配函数
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D-S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用 被引量:81
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作者 蓝金辉 马宝华 +1 位作者 蓝天 周兆英 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期53-55,59,共4页
为解决车辆目标识别问题 ,采用基于推理的数据融合方法 ,分析了 Dempster- shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论 ,并将它应用于车辆目标识别的数据融合中 ,实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器的识别结果好 。
关键词 证据推理 数据融合 目标识别 车辆 目标识别 传感器
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高分辨率遥感影像信息提取与目标识别技术研究 被引量:108
3
作者 明冬萍 骆剑承 +2 位作者 沈占锋 汪闽 盛昊 《测绘科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期18-20,共3页
由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与... 由于高空间分辨率遥感影像海量数据、复杂细节和尺度依赖的特点决定了高分辨率遥感影像处理的技术难点。在总结以往高分辨率影像(航空影像)信息提取技术的主要难点和不足,从理论上和实践上分析了基于特征基元的高分辨率遥感影像处理与分析的意义,提出了基于特征基元的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术框架。最后对此框架进行总结与分析,指出了目前研究中仍存在的难点和今后的研究重点。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 信息提取 目标识别 特征基元 影像分割 多尺度
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快速傅里叶变换FFT及其应用 被引量:99
4
作者 杨丽娟 张白桦 叶旭桢 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第B12期1-3,7,共4页
利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和... 利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;再利用傅里叶反变换将信号还原。结果显示,处理后的模拟远程高空卫星照片轮廓清晰可见。 展开更多
关键词 快速傅里叶变换 数字图像处理 卫星照片 目标识别
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基于CNN模型的高分辨率遥感图像目标识别 被引量:90
5
作者 曲景影 孙显 高鑫 《国外电子测量技术》 2016年第8期45-50,共6页
遥感图像目标识别作为当前遥感图像应用领域中的主要研究内容,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。近年来,深度学习成为机器学习领域的一个新兴研究方向,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)是一种得到广泛研究与应用的... 遥感图像目标识别作为当前遥感图像应用领域中的主要研究内容,具有重要的理论意义和广泛的应用价值。近年来,深度学习成为机器学习领域的一个新兴研究方向,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)是一种得到广泛研究与应用的深度学习模型。提出一种基于CNN模型的光学遥感图像目标识别方法,在传统LeNet-5网络结构的基础上,引入ReLU激活函数代替传统的Sigmoid函数和tanh函数,使用卷积展开技术将卷积运算转换为矩阵乘法,并对网络结构进行调整优化,提高目标识别的准确性和效率。利用Quick Bird上的0.6m分辨率的遥感图像进行验证,实验结果表明,基于改进的CNN模型的方法可以取得较高的目标识别准确率和效率。 展开更多
关键词 遥感图像 卷积神经网络 激活函数 卷积展开 目标识别
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以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘 被引量:57
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作者 王晋年 张兵 +2 位作者 刘建贵 童庆禧 郑兰芬 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 1999年第11期957-964,共8页
高光谱信息挖掘技术是高光谱数据应用延拓与深入的重要环节,其核心在于光谱信息的挖掘。基于高光谱遥感信息的特点,探讨分析以地物识别与分类为目标的高光谱数据挖掘技术,包括基于模式识别的高光谱信息挖掘技术,基于光谱波形特征的... 高光谱信息挖掘技术是高光谱数据应用延拓与深入的重要环节,其核心在于光谱信息的挖掘。基于高光谱遥感信息的特点,探讨分析以地物识别与分类为目标的高光谱数据挖掘技术,包括基于模式识别的高光谱信息挖掘技术,基于光谱波形特征的挖掘技术,以及亚象元光谱信息挖掘。进一步发展有待于利用挖掘与知识发现的概念与模型,基于地物光谱特征及光谱数据库、知识库,在高光谱超维特征空间充分挖掘地物的光谱信息,以达到地物识别目的。 展开更多
关键词 高光谱遥感 数据挖掘 地物识别 高光谱数据
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属性散射中心匹配及其在SAR目标识别中的应用 被引量:86
7
作者 丁柏圆 文贡坚 +1 位作者 余连生 马聪慧 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2017年第2期157-166,共10页
属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而... 属性散射中心是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的一个重要特征。该文提出了一种属性散射中心匹配方法并将其运用于SAR目标识别中。该方法首先基于属性散射中心模型提取待识别SAR图像和模板SAR图像的属性散射中心,进而采用Hungarian算法实现散射中心的匹配。在建立的匹配关系的基础上,设计了一种稳健的散射中心匹配度度量方法计算待识别散射中心与各类模板散射中心的匹配度。该匹配度准则充分考虑了单个散射中心强弱、匹配对强弱以及漏警、虚警带来的影响,对于散射中心集的匹配度的评价更为全面。基于Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition(MSTAR)数据集的实验验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 属性散射中心匹配 Hungarian算法 匹配度度量方法
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基于R-FCN深度卷积神经网络的机器人疏果前苹果目标的识别 被引量:83
8
作者 王丹丹 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期156-163,共8页
疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹... 疏果前期苹果背景复杂、光照条件变化、重叠及被遮挡,特别是果实与背景叶片颜色极为相近等因素,给其目标识别带来很大困难。为识别疏果前期的苹果目标,提出基于区域的全卷积网络(region-based fully convolutional network,R-FCN)的苹果目标识别方法。该方法在研究基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN结构及识别结果的基础上,改进设计了基于ResNet-44的R-FCN,以提高识别精度并简化网络。该网络主要由ResNet-44全卷积网络、区域生成网络(RegionProposal Network, RPN)及感兴趣区域(Region of Interest, RoI)子网构成。ResNet-44全卷积网络为基础网络,用以提取图像的特征,RPN根据提取的特征生成Ro I,然后Ro I子网根据ResNet-44提取的特征及RPN输出的Ro I进行苹果目标的识别与定位。对采集的图像扩容后,随机选取23 591幅图像作为训练集,4 739幅图像作为验证集,对网络进行训练及参数优化。该文提出的改进模型在332幅图像组成的测试集上的试验结果表明,该方法可有效地识别出重叠、被枝叶遮挡、模糊及表面有阴影的苹果目标,识别的召回率为85.7%,识别的准确率为95.1%,误识率为4.9%,平均速度为0.187 s/幅。通过与其他3种方法进行对比试验,该文方法比FasterR-CNN、基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN的F1值分别提高16.4、0.7和0.7个百分点,识别速度比基于ResNet-50和ResNet-101的R-FCN分别提高了0.010和0.041 s。该方法可实现传统方法难以实现的疏果前苹果目标的识别,也可广泛应用于其他与背景颜色相近的小目标识别中。 展开更多
关键词 图像处理 算法 图像识别 小苹果 目标识别 深度学习 R-FCN
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基于视觉的采摘机器人目标识别与定位方法研究综述 被引量:82
9
作者 郑太雄 江明哲 冯明驰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期28-51,共24页
目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的... 目标识别和定位的精度直接关系到采摘机器人采摘效率、质量和速度。本文对近年来采摘机器人的目标识别和三维定位的研究工作进行了系统性的总结和分析,综述了果蔬识别和定位的几种主要方法:目标识别:数字图像处理技术、基于机器学习的图像分割与分类器和基于深度学习的算法;三维定位:基于单目彩色相机、基于立体视觉匹配、基于深度相机、基于激光测距仪和基于光基3D相机飞行时间的三维定位。分析了影响果蔬识别和定位精度的主要因素:光照变化、复杂的自然环境、遮挡以及动态环境干扰下成像不精确。最后对采摘机器人目标识别与定位的未来发展作了几点展望。 展开更多
关键词 采摘机器人 目标识别 三维定位 深度学习
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微动目标雷达特征提取、成像与识别研究进展 被引量:74
10
作者 张群 胡健 +1 位作者 罗迎 陈怡君 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2018年第5期531-547,共17页
微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识... 微动目标的雷达特征提取、成像与识别技术是雷达目标精确识别领域极具发展潜力的研究方向之一。该文首先简要阐述了微动的相关概念,然后综述了近年来微动目标回波建模、微动特征提取、微动目标成像以及基于微动特征的雷达目标分类与识别等方面的研究现状,并介绍了几种典型前沿应用,最后对微动目标雷达特征提取、成像与识别的研究发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 微动 微多普勒 特征提取 雷达成像 目标识别
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一种新的基于图谱理论的图像阈值分割方法 被引量:58
11
作者 陶文兵 金海 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期110-119,共10页
提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基... 提出了一种新的图像阈值分割方法,该方法采用图谱划分测度作为区分目标和背景的阈值分割准则.采用基于灰度级的权值矩阵来代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,因而算法所需的存储空间及实现的复杂性与其他基于图论的图像分割方法相比大大减少,从而有利于应用在各种实时视觉系统(如自动目标识别,ATR).大量的实验结果表明:与现有的阈值分割方法相比,文中提出的方法具有更为优越的分割性能. 展开更多
关键词 图像阈值分割 图谱划分 实时性 目标识别
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改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实 被引量:71
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作者 闫建伟 赵源 +5 位作者 张乐伟 苏小东 刘红芸 张富贵 樊卫国 何林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期143-150,共8页
为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经... 为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 FasterRCNN 机器视觉 深度学习 刺梨果实 目标识别
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模板匹配技术在图像识别中的应用 被引量:60
13
作者 田娟 郑郁正 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第1期112-114,117,共4页
在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、... 在图像目标识别技术的研究应用中,模板匹配技术是其中一个重要的研究方向,它具有算法简单、计算量小以及识别率高的特点。介绍了几种改进的模板匹配技术在图像处理、模式识别等领域的应用,包括有条码识别、生物特征识别技术(人脸识别、指纹识别等)、车牌识别、字符识别、飞机识别等。 展开更多
关键词 图像处理 目标识别 模板匹配
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基于系统药理学的厚朴药理作用机制探究 被引量:70
14
作者 王艳艳 王团结 丁琳琳 《中草药》 CAS CSCD 北大核心 2019年第24期6024-6031,共8页
目的运用系统药理学的方法探究中药厚朴的药理作用机制。方法以中药成分数据库和大量文献检索,建立厚朴成分数据库。运用ADME筛选厚朴的活性成分,并利用数据库和内部软件进行靶点的识别。最后通过网络分析和通路分析等系统药理学方法对... 目的运用系统药理学的方法探究中药厚朴的药理作用机制。方法以中药成分数据库和大量文献检索,建立厚朴成分数据库。运用ADME筛选厚朴的活性成分,并利用数据库和内部软件进行靶点的识别。最后通过网络分析和通路分析等系统药理学方法对厚朴药理作用机制进行分析。结果建立厚朴成分数据库,共包含144种厚朴活性成分。经过活性成分的筛选,得到7个满足筛选条件的厚朴活性成分,并且识别出54个相互作用靶点。经过网络分析,发现这些靶点主要与肠动力、炎症、糖尿病和血栓疾病相关。通过通路分析,发现厚朴的靶点共涉及152条生物通路,且这些通路涉及除了上述疾病外,还参与到癌症的相关机制。结论本研究不仅运用系统药理学的方法揭示了厚朴对肠动力、炎症、糖尿病、血栓和癌症的药理机制,还体现出厚朴“多成分-多靶点-多通路”的典型中药特点,更为今后探究中药药理作用机制供了一个新的思路。 展开更多
关键词 厚朴 系统药理学 靶点识别 通路分析 炎症 肠动力 糖尿病
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基于证据理论的模糊信息融合及其在目标识别中的应用 被引量:63
15
作者 邓勇 朱振福 钟山 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期754-758,共5页
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... 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息融合。 展开更多
关键词 证据理论 数据融合 模糊信息 目标识别
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雷达目标识别技术综述 被引量:47
16
作者 王晓丹 王积勤 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2003年第5期22-26,共5页
针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征... 针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的 4类目标识别方法 :基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法 ,同时讨论了应用于雷达目标识别中的 4种模式识别技术 :统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。 展开更多
关键词 雷达 目标识别 回波起伏 调制谱特性 极点分布 高分辨雷达成像 极化特征 统计模式 模糊模式 神经网络
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雷达极化技术研究现状与展望 被引量:64
17
作者 王雪松 《雷达学报(中英文)》 CSCD 2016年第2期119-131,共13页
雷达极化学是研究雷达波与目标相互作用过程中的变极化效应、揭示其作用机理的一门应用基础科学,在微波遥感、对地勘察、气象探测、战场侦察、抗干扰、目标识别等领域有重大应用前景。该文简要回顾了雷达极化理论与技术的发展历程,综述... 雷达极化学是研究雷达波与目标相互作用过程中的变极化效应、揭示其作用机理的一门应用基础科学,在微波遥感、对地勘察、气象探测、战场侦察、抗干扰、目标识别等领域有重大应用前景。该文简要回顾了雷达极化理论与技术的发展历程,综述了雷达极化信息精确获取、极化敏感阵列信号处理、目标极化特性、极化抗干扰、目标极化分类识别等关键技术的研究现状,最后对雷达极化技术的发展做了展望。 展开更多
关键词 极化雷达 雷达成像 极化精密测量 极化校准 极化滤波 目标识别 抗干扰
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改进Otsu法的目标图像分割 被引量:48
18
作者 蔡梅艳 吴庆宪 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2007年第6期118-119,151,共3页
在现代战争中,快速而有效地对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确地分割出目标。在分析Otsu的基础上,结合两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出一种改进的... 在现代战争中,快速而有效地对攻击目标进行识别和跟踪对获取战争主动权起着很重要的作用,而要达到这个目的,就需要从目标图像中准确地分割出目标。在分析Otsu的基础上,结合两类之间间距和类内距离对图像分割效果的影响,提出一种改进的最大类间方差法,并应用于目标图像的分割。实验结果分析显示该方法可达到较好的图像分割效果,较之Otsu方法更佳。 展开更多
关键词 图像分割 阈值 最大类间方差 目标图像 目标识别
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飞鸟与无人机目标雷达探测与识别技术进展与展望 被引量:50
19
作者 陈小龙 陈唯实 +3 位作者 饶云华 黄勇 关键 董云龙 《雷达学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2020年第5期803-827,共25页
飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给... 飞鸟和无人机(UAVs)是典型的“低慢小”目标,具有低可观测性,对两者的有效监视和识别成为保障空中航路安全、城市安保等需求迫切需要解决的难题。飞鸟和无人机目标类型多、飞行高度低、机动性强、雷达散射截面积小,加之探测环境复杂,给目标探测带来极大困扰,已成为世界性难题。因此迫切需要研发“看得见(检测能力强)、辨得明(识别概率高)”的无人机、飞鸟等“低慢小”目标监视手段和技术,实现目标的精细化描述和识别。该文集中对近年来复杂场景下旋翼无人机和飞鸟目标检测与识别技术的研究进展进行了归纳总结,介绍了飞鸟和无人机探测的主要手段,从回波建模和微动特性认知、泛探模式下机动特征增强与提取、分布式多视角特征融合、运动轨迹差异、深度学习智能分类等方面给出了检测和识别的有效途径。最后,该文总结了现有研究存在的问题,对未来复杂场景下飞鸟和无人机目标检测与识别技术的发展进行了展望。 展开更多
关键词 雷达目标检测 飞鸟和无人机 微多普勒 特征提取 目标识别 深度学习
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基于核Fisher判别分析的目标识别 被引量:37
20
作者 李映 焦李成 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期179-182,共4页
核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后... 核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别.分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较.实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法. 展开更多
关键词 目标识别 FISHER判别 核函数 特征空间 非线性分类法 船舶目标
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