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121.
Due to limitations to extract invariant features for recognition when the aircraft presents various poses and lacks enough samples for training, a novel algorithm called Weighted Marginal Fisher Analysis with Spatially Smooth (WMFA-SS) for extracting invariant features in aircraft rec- ognition is proposed. According to the Graph Embedding (GE) framework, Heat Kernel function is firstly introduced to characterize the interclass separability when choosing the weights of penalty graph. Furthermore, Laplacian penalty is applied to constraining the coefficients to be spatially smooth in this algorithm. Laplacian penalty is able to incorporate the prior information that neigh- boring pixels are correlated. Besides, using a Laplacian penalty can also avoid the singularity of Laplacian matrix of intrinsic graph. Once compact representations of the images are obtained, it can be considered as invariant features and then be performed in classification to recognize different patterns of aircraft. Real aircraft recognition experiments show the superiority of our proposed WMFA-SS in comparison to other GE algorithms and the current aircraft recognition algorithm; the accuracy rate of our proposed method is 90.00% for dataset BH-AIR1.0 and 99.25% for dataset BH-AIR2.0. 相似文献
122.
一种中医名词术语自动抽取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对中医领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将中医领域术语抽取看作一个序列标注问题,将中医领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语模型,然后利用该模型进行术语抽取。选择《名医类案》作为中医领域文本进行术语抽取实验,取得了较好的效果,准确率为83.11%,召回率为81.04%,F-值为82.06%。 相似文献
123.
针对背景差分运动目标检测中目标边缘不够精确的问题,提出一种基于边缘特征的背景差分运动目标检测方法.该方法结合了均值背景的总体特性和对称帧差的实时性.首先,利用包含同一图像的两幅对称帧差相与结果获取运动目标的准确边缘,并将其作为目标分割的边界限制;然后,利用背景差分方法获取运动目标区域范围,提取目标像索点作为区域生长的种... 相似文献
124.
赵国胜 《航空精密制造技术》2005,41(6):43-46
为了有效地维护特征模型的一致性,提出一种基于设计特征模型与加工特征模型双向关联,并利用有关的准则,维护设计/加工/检测特征模型一致性的方法。 相似文献
125.
提出了一种基于菲涅耳变换的不变矩特征提取方法,并应用于图像目标识别.利用菲涅耳变换得到图像的衍射图样,将图像映射到菲涅耳衍射空间;在衍射空间提取几何矩或正交矩来获取图像全局信息的特征描述;利用k近邻法识别目标.实验结果表明基于菲涅耳变换的不变矩提取方法对于平移、尺度及旋转变化的图像目标具有更高的分类精度和抗噪声能力. 相似文献
126.
127.
传统的幂次谱特征能简便有效地提取信号特征并测量参数,但在样本数较少、信噪比较低的情况下,特征就变得不明显了。利用最佳采样点再进行幂次的非线性运算,能够完成特征提取及载频的精确测量。经仿真实验和实际工程验证,在信噪比不大于10dB、样本数不大于1000个符号时,该方法切实、有效。 相似文献
128.
129.
130.
基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法 总被引:1,自引:1,他引:0
有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比(SNR)下仍保持90%以上的高精度。 相似文献