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给出了基于广义二维主分量分析(G2DPCA)的合成孔径雷达(SAR)图像目标特征提取 方法。与主分量分析(PCA)相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析(2DPCA )相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 (MSTAR)计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97%以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。 相似文献
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针对Fisher线性判决分析(FLDA)在图像识别应用中遇到的小样本问题,提出了两向二维最大子类散度差((2D)2MCSD)鉴别分析的图像特征提取方法。首先找到每类数据的子类划分,再根据这些子类构造基于二维图像矩阵的子类类间和子类类内散布矩阵,最后用子类类间与子类类内散布之差作为鉴别准则求取投影矢量。该方法可以处理多模分布问题,从根本上避免了矩阵求逆和小样本问题,加快了特征抽取的速度,且同时对图像行和列进行压缩,克服了二维最大子类散度差(2DMCSD)鉴别分析和另一种形式的2DMCSD(Alternate 2DMCSD)的特征维数较大的问题。基于美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)公共数据库提供的实测数据的实验结果表明:本文方法的性能优于现有的子空间方法;与2DMCSD和Alternate 2DMCSD相比,可大大降低特征维数、提高识别性能。 相似文献
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