目标识别方法

作品数：450被引量：1743H指数：17
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多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法被引量：4
《计算机工程与应用》2022年第10期224-230,共7页徐志京 孙久武 霍煜豪 
国家自然科学基金(61673259);航空科学基金(201955015001)。
为解决单一特征细粒度船舶图像识别率低的问题,提出一种循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)与多特征区域融合的船舶目标识别方法。该方法通过在VGG-19网络中引入尺度依赖池化(scale-depend...
关键词：船舶识别 细粒度图像 多特征区域 循环注意卷积神经网络(RA-CNN) 
基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法被引量：7
《计算机工程与应用》2014年第10期212-215,232,共5页刘振 姜晖 王粒宾 
为了准确地进行SAR图像目标识别,提出一种基于稀疏表示的SAR目标识别方法,在用主成分分析(PCA)进行降维的前提下,利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过?1范数最优化求解测试样本的稀疏系数解x,利用系数的稀疏性分布进行目标的分...
关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别 稀疏表示 ξ1范数最优化 
一种基于异类传感器信息融合的目标识别方法被引量：2
《计算机工程与应用》2012年第24期113-116,共4页崔博鑫 许蕴山 向建军 吴岚 张波雷 
陕西省电子信息系统综合集成重点实验室基金(No.201107Y03)
针对多传感器的目标识别问题,利用异类传感器数据多样性的特点,通过可信度的概念将多种数据进行融合。根据目标信息的不确定性,引入模糊物元分析法确定特性熵权,用Vague集表达目标的特征值,根据Vague度距离给出目标识别结果。实验仿真表...
关键词：异类传感器 目标识别 置信度 VAGUE集 
一种有效的SAR图像目标识别方法被引量：6
《计算机工程与应用》2010年第15期156-158,共3页付燕 詹新光 
陕西省自然科学基金No.2006D17~~
SAR图像目标识别是SAR图像应用中非常重要的环节,但由于SAR图像中相干斑噪声的存在,使得传统方法不能很好地对SAR图像进行分类识别。结合不变矩特征提取和支持向量机分类方法的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法,采用该方法对...
关键词：合成孔径雷达图像 目标识别 不变矩 支持向量机 
基于绝对偏差的多传感器目标识别方法
《计算机工程与应用》2008年第31期218-220,共3页万树平 
国家自然科学基金No.10626029;江西省自然科学基金No.0611082;江西省教育厅科技项目(No.GJJ08350)~~
针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种新的多传感器信息融合方法。该方法根据最大最小隶属度函数得到指标隶属度矩阵,通过求解各目标类别综合隶属度的绝对偏差最大的优化问题,客观地获得了属性的权重,从而给出目标识别算法...
关键词：多传感器 数据融合 目标识别 绝对偏差 
序列图像的目标识别方法
《计算机工程与应用》2007年第33期41-42,68,共3页修春波 
天津市高等学校科技发展基金(No.20060613)
针对灰度差绝对平均值算法匹配次数多,不具有旋转不变性等缺点,提出一种新的序列图像目标识别方法。首先,分别在模板图像和目标图像中进行特征点检测,然后将模板图像中检测到的特征点附近区域作为特征模板。利用特征模板与目标图像中的...
关键词：目标识别 模板匹配 序列图像 
一种基于模糊融合的遥感图像目标识别方法被引量：6
《计算机工程与应用》2005年第16期83-85,共3页沈景悦 吴秀清 刘严岩 
中科院知识创新项目(编号:KZCX0101)
数据融合利用多传感器的信息,克服了单一传感器信息不完整、不精确、不确定的缺点,因此广泛应用于目标识别中,该文提出了一种基于模糊融合的遥感图像目标识别的新方法。首先在单源图像上提取可疑目标,然后根据目标在不同类型图像上的成...
关键词：遥感图像 模糊融合 目标识别 
一种基于证据推理的目标识别方法被引量：7
《计算机工程与应用》2003年第10期24-25,36,共3页党宏社 韩崇昭 
国家重点基础研究发展规划项目(编号:2001CB309403)
论文介绍了一种基于证据理论的多传感器目标识别方法。该方法首先建立了一个特殊的辨识框架,它可以合成多传感器的信息,能适应未知假设出现的状况;考虑了传感器检测的不确定性,推导了多传感器证据合成的算法。最后将该方法应用于一个目...
关键词：证据推理 目标识别 证据理论 数据融合 传感器 数据处理 
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