基于小波域NMF特征提取的SAR图像目标识别方法

该文提出了一种基于小波域非负矩阵分解特征提取的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法对图像二维离散小波分解后提取低频子带图像,用非负矩阵分解对低频子带图像提取特征向量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。将该方法用于对MSTAR数据中三类目标识别,识别率最高可达97.51%,明显提高了目标的正确识别率。实验结果表明,该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法。     

基于神经网络集成的SAR图像目标识别

合成孔径雷达图像处理过程中目标的方向性会对目标的识别产生很大的影响,基于目标类别的不明确又会给目标方位角的估计带来困难.文中提出了一种基于神经网络集成模型的合成孔径雷达图像目标识别方法.该方法通过小波域主成分分析提取目标图像特征向量,针对同向目标的特征空间训练一个神经网络实现目标分类,并使用另一个二级神经网络对多个单向目标识别器的识别结果进行结合.该方法可以有效地避免目标类别和目标方向间的相互干扰,提高识别精度.该方法对于解决此类似问题给出了新思路.     

基于轮廓图像空频域特征的舞蹈翻腾姿态识别模型

文中旨在研究基于轮廓图像空频域特征的舞蹈翻腾姿态识别模型。该模型先将待识别舞蹈视频图像实施腐蚀、膨胀、中心归一化等预处理,利用处理后图像提取舞蹈翻腾姿态能量图,通过离散余弦变换提取舞蹈翻腾姿态能量图频域特征,利用Contourlet变换提取舞蹈翻腾姿态能量图空域轮廓特征,采用特征级融合方法融合以上特征获取舞蹈轮廓图像的空频域特征向量集,再将待识别舞蹈视频序列候选姿态利用Baum-Welch算法训练为隐马尔可夫模型,利用舞蹈轮廓图像的空频域特征向量集将隐马尔可夫模型量化至观察序列,通过前向后向算法获取观察序列姿态概率,观察序列概率值最大的隐马尔可夫模型对应姿态即为所需识别舞蹈翻腾姿态。实验结果表明,该模型可较好地提取具有空频域特征的舞蹈轮廓图像,有效识别舞蹈视频中舞蹈翻腾姿态,且识别100帧有阴影舞蹈视频图像中舞蹈翻腾姿态识别准确率高于96%。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于PGBN模型的SAR图像目标识别方法

特征提取是合成孔径雷达图像目标识别的关键步骤,也是难点之一。该文提出一种基于PGBN(Poisson Gamma Belief Network)模型的SAR图像目标识别方法。PGBN模型作为一种深层贝叶斯生成网络,利用伽马分布具有的高度非线性,从复杂的SAR图像数据中获得了更具结构化的多层特征表示,这种多层特征表示有效提高了SAR图像目标识别性能。为了获得更高的训练效率和识别率,该文进一步采用朴素贝叶斯准则提出了一种对PGBN模型进行分类的方法。实验采用MSTAR的3类目标数据进行了验证,结果表明通过该方法提取的特征有更好的结构信息,对SAR图像目标识别具有较好的性能。     

基于探测过程建模的探地雷达多目标识别

在探地雷达探测过程中,天线相对目标的远近变化反映在面向深度的一维时域信号(A-scan)所组成的序列的变化过程中,由此提出一种针对变化过程建模的目标识别方法。在特征提取环节,提出将时频分析与图像纹理分析相结合,首先计算A-scan信号的二维时频联合分布图像,再利用特定的图像纹理描述算子构造特征向量。识别过程根据目标与天线间距离的变化,采用无跨越单向连续隐马尔可夫模型(HMM)对序列的变化过程建模。实验表明这种基于变化过程的HMM方法比无序地利用单条A-scan特征的支持向量机方法具有更好的效果。     

一种合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法

该文提出了一种利用小波域主成分分析和支持向量机进行的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别的新方法。该方法对图像小波分解后提取低频子带图像的主成分分量作为目标的特征,利用支持向量机进行分类完成目标识别。实验结果表明,该方法可以明显提高目标的正确识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取和目标识别方法。     

基于图像中心矩和特征向量的目标识别方法

单独使用中心矩进行目标识别,不仅算法耗时,而且效果也不理想。针对这个问题,提出了一种基于图像中心矩和特征向量相结合的目标识别方法,该方法具备了中心矩和可见光图像特征量各自的优点,降低了特征空间维数。通过引入匹配模板特征向量之间的欧式距离,进一步降低了算法的复杂度,提高了系统识别的速度,算例仿真验证了本方法的有效性和实时性。     

基于压缩感知的SAR图像目标识别

提出一种基于压缩感知的合成孔径雷达图像目标识别方法,将目标识别问题转化为稀疏表示的近似求解问题。该方法利用测试样本在全体训练样本基下的稀疏性,实现样本间的近似稀疏表示。通过考察稀疏系数主要集中于样本真实类别之上的分布特性,研究了稀疏系数本身对目标类别具有的可区分能力,最后基于稀疏系数的分布特性设计分类算法完成目标识别。基于MSTAR数据中三类目标的实验证明,与目前已有的几种典型方法相比,该方法可以取得更高的识别率,是一种有效的合成孔径雷达图像目标识别方法。     

相似性约束的深度置信网络在SAR图像目标识别的应用

特征提取是合成孔径雷达(SAR)图像目标识别的关键环节。SAR图像中存在的相干斑点和非光滑特性使得传统针对光学图像的特征提取方法变得很难应用。虽然可以采用深度置信网络(DBN)自动地进行特征学习,但是该方法属于无监督学习方法,这使得学习到的特征与具体的任务是无关的。该文提出一种叫做相似性约束的受限玻尔兹曼机模型。该模型在学习过程中通过约束特征向量之间的相似性达到引入监督信息的目的。另外,可以将多个相似性约束的受限玻尔兹曼机堆叠成一种新的深度模型,称其为相似性约束的深度置信网络模型。实验结果表明在SAR图像目标识别应用中,该方法相比主成分分析(PCA)以及原始DBN具有更好的识别性能。     

基于非负矩阵分解的SAR图像目标识别

 特征提取是合成孔径雷达自动目标识别的关键技术,同时也是难点问题之一。本文提出了一种基于非负矩阵分解算法与Fisher线性判别方法的合成孔径雷达图像目标识别的方法,通过基于基向量非负加权组合的形式构建SAR目标图像,能充分利用目标的局部空间结构信息提取目标特征信息实现目标识别。首先将水平集分割预处理后的SAR目标图像样本构成初始矩阵,然后利用非负矩阵分解后得到的权向量作为目标图像的特征向量,再通过依据Fisher线性判别构成的分类器,实现对MSTAR数据中3类目标的识别,并与目前已有的几种典型方案进行对比。试验结果表明该方法是可行且有效的,并能够明显提高对目标识别的稳定性和正确率。     

基于二维Gabor小波的人脸识别算法

该文提出了一种基于二维Gabor小波的人脸识别算法。该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并把优化的模型参数用于人脸识别。实验结果表明,该方法识别率高,复杂度较低。     

基于稀疏约束的SAR目标特征提取方法研究

特征提取是合成孔径雷达目标识别关键技术与核心任务。为了更好地提取目标特征,稀疏约束将被添加在非负矩阵分解法中,并应用于图像目标特征提取,通过利用稀疏约束的非负矩阵分解方法对sAR目标图像进行分解,构建具有稀疏性的目标特征矢量,提高了特征矢量的类内相似性与类间差异性。利用基于支持向量机的分类方法对MSTAR数据进行目标识别试验,试验结果表明,添加稀疏约束的NMF方法与PCA、ICA以及一般NMF特征提取方法相比,能够显著提高目标识别的稳定性和准确率。     

基于空时融合隐马尔科夫模型的舰艇编队目标识别方法

基于末制导雷达搜索舰艇编队目标时获得的目标大角域高分辨距离像(HRRP)信息,该文建立了描述单个HRRP样本内向量之间统计关系的各态历经空间隐马尔可夫模型(SHMM)和描述HRRP样本之间统计关系的从左到右时间隐马尔可夫模型(THMM)。与对一类目标全方位角训练数据只建立一个THMM模型的方法相比,该方法充分利用目标的大角域HRRP信息,提高了识别性能。通过对5类舰船目标的仿真和3类民用船只的外场实测数据分析表明该方法的有效性。     

基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别

大多数传统的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法仅仅使用了单一的幅度特征,但是由于斑点噪声的存在,仅仅使用幅度特征会限制识别的性能。为了进一步提高SAR目标识别的性能,该文提出了一个基于深度森林的多级特征融合SAR目标识别方法。首先,在特征提取阶段,提取了多级幅度特征和多级密集尺度不变特征变换(Dense-SIFT)特征。幅度特征反映了目标反射强度,Dense-SIFT特征描述了目标的结构特征。而多级特征可以从局部到全局表征目标。随后,为了更完整、充分地反映SAR目标信息,借鉴深度森林的思想对多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行联合利用。一方面通过堆叠的方式不断将多级幅度特征和多级Dense-SIFT特征进行融合,另一方面通过逐层的特征变换挖掘深层信息。最后利用得到的深层融合特征对目标进行识别任务。该文在MSTAR数据集上进行对比实验,实验结果表明所提算法在性能方面取得了提升,且其性能对超参数设置具有一定的鲁棒性。     

基于Gabor滤波器和ICA技术的SAR目标识别算法

提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性.