检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:付宇 Fu Yu(Xijing University,Xi,an Shaanxi,710123)
机构地区:[1]西京学院,陕西西安710123
出 处:《电子测试》2020年第15期53-55,共3页Electronic Test
摘 要:本文在对图像分类与识别过程中运用机器学习方法,进行不同机器算法下的SAR-ATR系统构建,运用Adaboost算法、PCA算法、NMF算法等进行研究,对SAR图像进行分类对比实验,研究可见Adaboost算法检测识别效果有限,可能陷入局部最优的困境之中。NMF算法、PCA算法在对SAR图像分析处理过程中不需要进行图像的预处理,两者联合在图图像特征的提取层面具有良好的代表性。In this paper,the machine learning method is used in the process of image classification and recognition,and the SAR-ATR system under different machine algorithms is constructed.The Adaboost algorithm,PCA algorithm,NMF algorithm,etc.are used for research.The SAR images are classified and compared.It can be seen that the Adaboost algorithm has limited detection and recognition effect,and may fall into the dilemma of local optimization.The NMF algorithm and the PCA algorithm do not require image preprocessing during SAR image analysis and processing.The combination of the two has a good representation in the extraction of image features.
分 类 号:TN957.52[电子电信—信号与信息处理] TP181[电子电信—信息与通信工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:18.188.152.124