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一种新的复值独立分量分析的特征融合识别方法
引用本文:王大伟,纪华,王延杰.一种新的复值独立分量分析的特征融合识别方法[J].光学精密工程,2009,17(8):2024-2032.
作者姓名:王大伟  纪华  王延杰
作者单位:1. 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033;中国科学院,研究生院,北京,100039
2. 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
基金项目:国家863高技术研究发展计划资助项目 
摘    要:摘要:介绍了复值独立分量分析(Complex ICA)的基本原理和算法,并提出了基于复值独立分量分析的目标识别方法。该方法首先利用快速独立分量分析算法(FICA)对目标训练集图像进行ICA分解,然后分别提取基于独立分量的训练集和测试集目标特征,采用线性判据对训练集目标特征进行分类训练,找到合理的分类阈值,最后对测试集图像进行分类识别。本文的创新点在于把复数值独立分量分析的方法应用于多传感器融合的目标识别。实验结果表明,本文提出的方法是可行的,并能获得较高的目标识别准确率。

关 键 词:复数值独立分量分析  目标识别  多传感器图像融合  特征级融合
收稿时间:2008-08-12
修稿时间:2008-10-31

Feature-level fusion recognition based on complex-valued independent component analysis
WANG Da-wei,JI Hua,WANG Yan-jie.Feature-level fusion recognition based on complex-valued independent component analysis[J].Optics and Precision Engineering,2009,17(8):2024-2032.
Authors:WANG Da-wei  JI Hua  WANG Yan-jie
Affiliation:WANG Da-wei1,2,JI Hua1,WANG Yan-jie1 (1. Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China,2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China)
Abstract:The basic principle and algorithm of the complex valued Independent Component Analysis(ICA) are introduced,and a new target recognition algorithm based on the complex valued ICA is proposed to be applied to the multi-sensor fusion target recognition. Two images from different cameras are composed into a complex value training group matrix,then the Fast ICA(FICA) algorithm is performed on the matrix to get independent components (ICs).After extracting the features of training set and testing set based on ICs...
Keywords:complex ICA  target recognition  multi-sensor image fusion  feature-level fusion
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