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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。 相似文献
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基于非负稀疏表示的SAR图像目标识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中存在物体遮挡的情况,该文提出一种基于非负稀疏表示的分类方法。通过分析L0范数和L1范数最小化在求解非负稀疏表示问题上的区别,证明在一定条件下,L1范数最小化方法除了保持解的稀疏性还能得到与输入信号更加相似的原子集合,因此也更加适用于分类问题中。在运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据集上的识别实验结果表明,采用L1范数的非负稀疏表示分类方法能达到较好的识别性能,并且相对传统方法对存在遮挡情况下的识别问题更稳健。 相似文献
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非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是一种新近被提出的方法,它以非线性的方式实现对非负多元数据的纯加性、局部化、线性和低维描述。NMF可使数据中的潜在结构、特征或模式变得清晰,因此它作为一种有效的特征提取手段已被成功应用在许多领域的研究中。但是,NMF 的处理对象本质上是向量,用NMF处理数据矩阵集时要先将被处理矩阵集中的矩阵逐一矢量化,这常使对应的学习问题成为典型的小样本问题,从而使NMF结果的描述力不强、推广性差。为克服这两个问题,并保留NMF的好的特性,该文提出了非负矩阵集分解(Nonnegative Matrix-Set Factorization,NMSF),不同于NMF处理数据矩阵的矢量化结果,NMSF直接处理数据矩阵本身。理论分析显示:处理数据矩阵集时,NMSF会比NMF描述力强、推广性好。为了说明NMSF如何实现,也为了能对NMSF的性能做实验验证,构造了NMSF实现方式之一的基于双线性型的NMSF(Bilinear Form-Based NMSF,BFBNMSF)算法。BFBNMSF和NMF的比较实验结果支持了理论分析的结论。需要指出,更佳的描述力和更好的推广性意味着NMSF比NMF更善于抓住数据矩阵的本质特征。 相似文献
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一种快速非负矩阵分解的人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
用于人脸识别的非负矩阵分解算法,虽可提高图像识别率,但因其是通过迭代方法同时计算出基矩阵和系数矩阵,故当迭代次数较多时,计算过程耗时长。文中将二维线性判别分析方法与非负矩阵分解方法融合,提出了一种快速的双边二维非负矩阵分解算法。通过在AR、Yale人脸数据库上的实验结果显示,较二维双边非负矩阵分解算法,文中算法不仅使得训练时间大幅减少,而且识别率也有所提高。 相似文献
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针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出结合多源特征和高斯过程模型的方法。分别利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)以及单演信号提取SAR图像的特征矢量,并将它们串接为单一矢量。三类特征从不同角度描述SAR图像目标特性,从而为目标识别提供更为有效的信息。决策分类过程采用高斯过程模型进行多元分类,基于融合特征矢量获得概率意义上的最佳决策。实验中,采用MSTAR数据集设置3类目标、10类目标、型号差异以及俯仰角差异识别问题,结果验证了提出方法的优越性能。 相似文献
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Automatic Image Annotation (AIA) helps image retrieval systems by predicting tags for images. In this paper, we propose an AIA system using Non-negative Matrix Factorization (NMF) framework. The NMF framework discovers a latent space, by factorizing data into a set of non-negative basis and coefficients. To model the images, multiple features are extracted, each one represents images from a specific view. We use multi-view graph regularization NMF and allow NMF to choose a different number of basis vectors for each view. For tag prediction, each test image is mapped onto the multiple latent spaces. The distances of images in these spaces are used to form a unified distance matrix. The weights of distances are learned automatically. Then a search-based method is used to predict tags based on tags of nearest neighbors’. We evaluate our method on three datasets and show that it is competitive with the current state-of-the-art methods. 相似文献
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由于具有低功耗、高隐蔽性等独特优势,欺骗干扰已经成为SAR对抗领域的研究热点。在从干扰模板到干扰信号,再到成像处理这一过程中,受干扰对象的带宽限制,以及干扰模板自身的旁瓣、杂波、噪声等因素影响,最终生成的虚假图像会出现明显的模糊现象,无法实现对干扰模板的准确还原。针对该问题,本文从模板变换过程中的等效低通滤波模型入手,将稀疏正则化重构方法应用于干扰模板预处理,以达到抑制图像模糊,增强欺骗效果的目的。在具体实现方式上,给出了基于匹配追踪和软阈值迭代的算法步骤,并且结合仿真实验对各算法的特点进行了分析。实验结果表明,所提出的干扰模板预处理方法能够有效抑制所生成图像中的模糊现象,提高干扰效果。同时,该方法还可为SAR图像增强以及散射中心提取等方面应用提供有益借鉴。 相似文献
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高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担.本文针对条带式SAR成像,提出一种基于压缩感知技术的稀疏孔径SAR成像方法.该方法沿方位向以部分子孔径采样的方式获取降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,在方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l1范数优化问题重构方位向散射系数.该方法在存在多普勒参数误差情况下,能够有效实现多普勒参数估计,具有良好稳健性.仿真和实测数据成像结果表明所提算法在方位向严重降采样条件下仍能够实现无模糊的SAR成像,具有较强的有效性与实用性. 相似文献
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本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解的谱聚类集成SAR图像分割框架.首先,个体分割结果的产生采用基于Nystrom逼近的谱聚类方法,使用不同的尺度参数,得到具有差异性的个体分割结果;其次,使用非负矩阵分解的方法来合并这些个体分割结果,使用非负矩阵分解方法的优点在于其合乎人类大脑感知的直观体验,并具有明确的物理含义;最后,根据合并得到的像素点隶属度关系得到SAR图像分割结果.为了验证本文方法的有效性,对3幅纹理图像和4幅SAR图像进行分割实验,并对比K-means方法、基于Nystrom逼近的谱聚类方法、Meta-clustering方法,本文的方法无论是定性还是定量分析都是较好的,并具有一定的实用性. 相似文献
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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。 相似文献
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准确分割出SAR图像舰船成像区域是舰船目标几何参数提取、目标分类识别的基础。受SAR成像机理影响,图像不可避免地存在旁瓣效应,严重影响目标特征提取精度。提出一种舰船目标去旁瓣方法:首先确定目标区域及强散射区域最小外接矩形,在两个外接矩形区域内,根据旁瓣自身特征进行统计分析,删除疑似旁瓣区域,最后对剩余区域重新计算区域参数,获取更准确成像区域。通过对高分辨率机载SAR图像实验验证,该算法能有效去除旁瓣对SAR舰船目标影响,更精确分割出目标真实成像区域。 相似文献