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。     

一种基于支持向量机的多生物特征融合身份识别方法研究

融合人脸和指纹等特征信息进行身份认证识别。在对人脸图像使用主成分分析法降维和Herr-like方法特征提取、对指纹图像进行细节特征点提取的基础上,采用支持向量机进行融合识别。同时,采用一种改进的高斯核函数构造支持向量机。实验结果表明,该方法有效地提高了识别率和泛化能力。     

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.     

基于支持向量机方法的多目标图像分割

在核主成份分析的特征提取基础上,采用支持向量机方法对多目标图像进行分割研究.实验结果表明,结合核主成份分析的特征提取,支持向量机方法是一种很有前景的多目标图像分割技术.     

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。     

基于小波分解和支持向量机的准正面人脸识别方法

基于小波分解提取人脸特征技术和多分类支持向量机模型，提出了一种新的准正面人脸识别算法。小波分解提取人脸特征具有对表情变化不敏感的特点；支持向量机作为分类器被认为具有很高的推广(generalization)性能，无需先验知识。在所提出的算法中，首先对训练图像进行预处理，然后使用小波分解方法对人脸图像进行特征提取，用所提取的人脸特征向量训练多分类支持向量机模型，最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。利用ORL人脸图像库对该算法的实验测试结果，以及与其它人脸识别方法的比较结果表明了该算法在识别性能方面的优越性。     

二维变分模态分解在SAR图像特征提取及目标识别中的应用

将二维变分模态分解(BVMD)应用于合成孔径雷达(SAR)图像特征提取及目标识别,经过BVMD分解后,产生原始SAR图像的若干分解成分,可更有效地描述目标的全局和局部细节信息.首先,决策过程利用支持向量机(SVM)对原始图像及分解成分进行独立分类;然后,基于线性加权融合对它们的结果进行处理,根据最终的决策变量获得目标类...     

基于多幅同目标图像和HMM的SAR图像目标识别

该文提出了一种基于多幅同目标图像和隐马尔可夫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,结合多幅不同方位角下的同目标图像的特征向量生成单幅图像的特征序列,用隐马尔可夫模型对特征序列进行识别。实验结果表明,该方法可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目标识别方法。     

基于小波域两向二维主分量分析的SAR目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别在图像域进行特征提取时空间维数较高、计算复杂度较大、识别效率较低等问题,提出基于小波域两向二维主分量分析和概率神经网络的SAR图像目标特征提取与识别方法。该方法首先引入二维离散小波变换将预处理后的SAR图像变换到小波域,得到可充分表征目标特征信息的低频成分。然后提取低频子图像的两向二维主分量分析低维特征作为训练样本和测试样本的目标特征,最后由概率神经网络分类器完成目标识别。MSTAR数据实验结果表明,在特征矩阵维数低至6×3(原始图像128×128)的情况下平均识别率高达99.32%,且最高可达99.83%,该方法不但能够有效压缩目标特征维数和提高识别率,还对目标的方位信息具有很强的鲁棒性,可有效应用于SAR图像目标特征提取和识别。     

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。     

基于深度卷积神经网络的飞机识别研究

为快速准确识别机场遥感图像飞机目标,提出了一种深度卷积神经网络与边缘轮廓特征提取技术结合的识别算法。利用深度卷积神经网络对机场遥感图像中飞机目标进行深度特征提取,针对飞机停机位置存在阴影的问题,结合优化后的Canny算子得到目标轮廓,经由支持向量机给飞机分类。算法主要有两个阶段。第一阶段为训练阶段,主要对深度卷积神经网络进行训练,将获得的特征归一化;利用Canny算子得到边缘特征,通过主成分分析法得到飞机主轴,求解主轴两侧边缘点欧氏距离作为特征向量;接着完成支持向量机分类器训练。第二阶段为测试阶段,主要对算法进行验证并测试准确性。实验结果证明,算法识别的正确率高达94.39%,能够较好地识别飞机目标。     

基于离散小波变换和ICA支持向量机的人脸识别

为了实现对具有不同光照、姿势和噪声的人脸进行识别并提高识别精度,设计了一种基于离散小波变换和最小二乘支持向量机的人脸识别方法。首先,采用二维离散小波变换对人脸图像进行压缩和降噪,以提取低频特征信息分量,然后采用快速独立成分分析法ICA对经过离散小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,以进一步减少人脸特征向量维数。在获取图像特征向量的基础上,采用径向基函数作为核函数,将训练样本数据输入最小二乘支持向量机进行训练以获得最终的分类模型。在ORL数据库下采用MATLAB仿真工具进行仿真,实验结果表明,该方法能有效地实现对人脸识别,与其他方法相比具有较高的识别精度。     

基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的图像目标识别应用, 该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量, 提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition, MSTAR)SAR图像数据进行实验, 识别结果证明了所提方法的有效性。      

基于支持向量机的目标图像识别技术

介绍了目标图像的前期处理、目标图像的特征提取和基于支持向量机的目标图像识别方法。为了验证方法的正确性．采用了一批太空目标图像对其算法进行了检验。数据实例表明，支持向量机识别的正确率比其它两种神经网络方法的正确率要高很多。     

基于小波的SAR图像分析与解译技术研究

小波变换是一种局部细化分析,已被广泛应用到了合成孔径雷达信号处理的诸多方面,并收到了良好的效果.文中在介绍了合成孔径雷达图像解译与目标识别研究背景的基础上,就小波分析在相干斑噪声抑制、特征提取、图像分割与目标识别等方面的应用进行了分类探讨,展望了小波方法在合成孔径雷达图像解译与目标识别领域的应用潜力.     

基于支持向量机的人脸识别研究

针对人脸识别问题,提出了基于主成分分析和支持向量机分类相结合的方法实现人脸图像特征提取,并对提取的人脸特征参数进行分类与识别,得到较好的人脸识别结果。通过实验分析了支持向量机方法中惩罚项权重参数和高斯核函数参数的选择对识别率的影响。最后将支持向量机方法与KNN分类方法获得的结果进行了对比分析,证明了支持向量机方法具有很高的优越性。     

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LLE和LS-SVM的人脸识别方法

为了提高人脸识别的速度,提出了一种基于局部线性嵌套(LLE)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的人脸识别方法.该方法采用主成分分析(PCA)和LLE相结合的算法,对归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用LS-SVM对人脸图像样本集进行训练和识别,以提高识别的速度.最后将本文方法在ORL人脸数据库上进行试验,结果表明,人脸识别的速度有了一定的提高,识别率达到了90%以上.     

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.