基于平移不变核主分量分析的雷达目标识别研究*

雷达目标识别中,核主分量分析（KPCA）算法是一种重要的特征提取算法,但雷达目标高分辨率距离像（HRRP）具有平移敏感性,使得该方法应用于基于雷达目标识别系统中具有其缺陷性。采用零相位表示法得到平移不变的HRRP,利用KPCA进行特征维数压缩,利用BP神经网络分类算法来实现识别。仿真实验结果表明,该方法实现了平移不变和降维的结合,具有较高的识别率和很好的推广性。     

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别

雷达目标识别中,提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性,提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合,采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明,该方法不仅降低了目标特征的存储量,同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性,具有较高的识别率和很好的推广性。     

基于小波矩的车辆特征提取算法研究

车辆目标图像特征提取是智能交通系统中车辆识别与分类的关键问题。在车型提取算法中,矩特征是较为常用的车型特征描述子。针对Hu矩的七个特征分量在数量级上差别较大且受比例因子影响的问题,基于不变矩和小波能量的原理和特点的研究,重点提出了基于小波矩的特征提取算法,并应用于车辆的特征提取。最后的实验对实际车辆图像进行采集,对预处理图像进行小波分解得到三级子图像,对子图像求取修正Hu不变矩,将不变矩作为特征量,利用最小邻距离分类得出识别结果。最后的实验结果显示,通过这种方法提取的特征量具有平移、旋转、比例不变性,能反映目标图像的重要的、本原的属性,与传统Hu矩相比,识别率提高了13.5%,达到了预期的目标。     

一种改进的水果特征提取算法

介绍了颜色矩、Hu矩、Zernike矩、小波矩等特征提取算法,改进了大小特征提取算法。针对单一特征提取算法提取特征信息不全面,不能区别对待识别样本,识别率低等问题提出了一种改进特征提取算法,该算法由上述五种算法通过特征距离自优化组合生成。介绍了算法公式,执行流程,结合项目建立了特征库。通过选取几类易于混淆的水果进行识别试验,结果表明采用改进特征提取算法的识别率明显优于单一特征提取算法,只是识别的平均时间略有延长,但可满足实时识别的要求的别足。     

基于不变矩特征和神经网络的人脸识别模型

不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例不变性,广泛应用于图像识别。该文将图像矩阵的不变矩作为识别特征,建立了人脸识别模型。将人脸图像经过不变矩特征提取、不变矩矢量标准化及不变矩矢量排列处理后,运用BP网络进行识别,经过竞争选择,获得识别结果。利用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该文的人脸识别模型实现简单、识别率高、训练速度与识别速度较快、便于实时实现。     

基于Choi-Williams时频图像特征的雷达辐射源识别

针对复杂体制雷达辐射源识别,提出一种基于Choi-Williams时频图像的雷达辐射源信号特征提取和识别方法,将信号识别转化为图像识别问题。首先对雷达辐射源信号进行Choi-Williams时频变换,将得到的时频图转化为灰度图像;然后采用一系列图像处理方法对时频图像进行增强和去噪,之后将灰度图像转化为二值图像,并剪切掉不含信号的图像区域;最后分别提取二值图像的中心矩和伪Zernike矩作为识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别。文中针对8种常见雷达信号识别进行了仿真实验,结果表明在较大的信噪比范围内,该方法能获得较为满意的识别率,其中当信噪比为-3dB时,采用伪Zernike矩特征平均识别率仍能达到92%,验证了所提出方法的有效性。     

雷达HRRP自动目标识别算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性和平移敏感性,对一定角域内的HRRP非相干平均,提取具有平移不变性的中心矩作为特征向量,采用Karhunen2Loeve变换进一步进行特征压缩,建立相应的支撑矢量机(SVM)分类算法。与基于原始距离像特征的最大似然(ML)方法和基于中心矩特征的ML方法识别结果比较,该方法在减少计算量的同时具有较高的识别率,具有良好的推广能力。     

不变矩在车牌字符识别中的应用

为了克服车牌字符的倾斜和相似字符间的误识别对字符识别带来的影响,提出了一种基于不变矩的匹配算法.利用不变矩的旋转不变性克服字符倾斜带来的影响.对不变矩算法进行改进,增加了5个新的不变矩量,包含了更多的细节特征,并用原点矩代替中心矩,减少平移不变性带来的误差,解决了相似字符间的误识别.实验证明了方法的正确性和可行性.     

KDDA在高分辨雷达目标识别中的应用

文章研究了核直接判别分析(kernel direct discriminant analysis ,KDDA)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用.KDDA算法是传统的LDA算法与核方法的结合,文中讨论了KDDA算法原理,首先将KDDA应用于雷达目标距离像特征提取,求取更易于分类的核投影向量,然后采用支持向量机进行分类,提出了基于核直接判别分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法.用四类目标数据进行了实验,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能.     

sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用。本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别。此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异。所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7%,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99%。基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率。实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果。     

基于小波不变矩的雷达辐射源信号识别

针对雷达辐射源信号识别,提出一种基于时频分布的小波不变矩特征向量提取和识别分类方法。对雷达辐射源信号时频图像进行处理,对图像进行小波变换,提取小波矩的特征向量。采用支持向量机分类识别的方法,对特征向量进行训练,实现信号识别。对6种常见雷达信号进行分类,结果表明在信噪比较低的情况下也能取得较好的识别效果,在SNR为-3 dB时,识别正确率仍达到93.9%。     

基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法

针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题,提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法.该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换,然后利用Zernike矩获得具有平移、尺度、旋转不变性的特征,并用线性判别分析(LDA)方法进一步进行特征选择,最后采用K最近邻分类方法进行人脸的识别.实验结果表明,在与常用的三种人脸特征提取方法的比较中,该方法具有更高的识别率和更强的抗噪性能.     

基于W2KPCA-KNN 算法的人体异常行为识别

基于视觉的人体异常行为识别在特征提取时通常采用简单的形状运动信息或传统PCA 方法,前者信息量不足而后者忽略了数据中的非线性信息,因此将核主成分分析（KPCA）运用于人体异常行为识别解决了以上问题。针对KPCA 提取异常行为特征时存在的不足,提出了W2KPCA-KNN 算法,即在特征提取和分类两个阶段均进行相应加权运算,在保留行为图像信息的基础上,提高了识别的精度,有效满足了异常行为识别系统的技术要求。通过实验比对可知该算法效果在特征提取和分类方面均优于传统核主成分分析法以及最近邻分类器。     

Hu修正不变矩在零水印中的应用

文章提出了一种使用修正后的Hu新增不变矩零水印算法。该算法融合Hu不变矩及其新增的几个不变矩的特征矢量,提出了一种基于Hu修正不变矩的零水印算法。该方法保持了原有Hu矩的平移、尺度、旋转不变性,比原有的Hu不变矩包含了更多的细节信息用于更全面地描述图像。通过对该算法进行了一系列加噪、滤波以及JPEG压缩等仿真实验,结果表明该算法对常规的信号处理和几何攻击在鲁棒性上比原始7个Hu不变矩都有一定的提高。     

基于S变换的雷达脉内调制特征提取方法

针对利用常规参数进行复杂体制雷达辐射源信号分类识别存在的问题,提出一种基于S变换的雷达脉内调制特征提取方法。将S变换引入雷达脉内信号分析中,首先提取信号S变换时频图像的不变矩特征;然后针对其在BPSK和QPSK信号分类上的不足,提出了基于S变换峰值包络特征提取方法;最后用支持向量机作为分类器进行分类实验。仿真结果表明,在一定信噪比范围内,提取的特征具有较好的聚集性和可分性,对6种雷达脉内调制信号取得了较好的分类正确率。