红外成象GIF中的神经网络识别算法  

Neural Network Algorithms of Target Recognition in Infrared Imaging GIF

作　　者：赖海燕[1] 涂建平[1] 

机构地区：[1]中国空空导弹研究院

出　　处：《探测与控制学报》2005年第1期9-12,53,共5页Journal of Detection & Control

摘　　要：目标识别是红外成象GIF中的关键技术之一,利用神经网络可以完成目标识别的任务。在获得目标红外灰度图象傅立叶描述子特征的基础上,对BP神经网络、径向基函数神经网络和学习矢量量化神经网络在目标类型识别中的应用进行了研究。通过网络的设计及算法的仿真结果,比较了这几种神经网络的在目标识别方面的优缺点。Target recognition is one of the key techniques in infrared imaging GIF technology, and target recognition can be achieved by using neural network. On the basis of introducing how to acquire the Fourier descriptors according to target infrared images, this text studies the applications of BP neural network, RBF neural network and LVQ neural network in target recognition. Target recognizing ability of the three sorts of neural networks is compared through network simulation.

关 键 词：傅立叶描述子 神经网络 目标识别 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]