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  1. 基于边缘区域不变矩的缺损扩展目标识别方法

  2. 　该方法提出以基于边缘区域的局部不变矩作为识别特征，结合多神经网络实现对缺损扩展目标 的有效识别。讨论了离散情况下基于边缘区域局部不变矩的平移、旋转和尺度不变性。在此基础上，建立目标 多个处理区域的ＢＰ人工神经网络，利用各网络分类综合结果提高缺损目标的识别率。实验结果显示该方法 能够对缺损扩展目标进行正确识别，特别对于有较大部分缺损的扩展目标识别有明显优势。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-30
    • 文件大小：954368
    • 提供者：sunny_frank

  1. 基于OpenCV的运动目标识别算法与实现

  2. 基于OpenCV的运动目标识别算法与实现，背景差分法，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-24
    • 文件大小：761856
    • 提供者：hireboy

  1. 基于组合矩的激光雷达距离像目标识别

  2. 激光成像雷达距离像与目标表面物理结构特性密切相关，体现目标的本质特征，是目标识别的主要研究方向。采用组合矩的神经网络方法进行了相干激光雷达距离像目标识别仿真研究。用Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合表示距离像目标区域特征，利用反向传播(BP)神经网络识别不同方位角的车辆。当视场角不变时，训练10个目标，每个目标取3~19个样本，在不同载噪比(CNR)情况下，分析Hu不变矩、仿射不变矩和两者组合矩的识别率。理论分析和仿真实验表明利用组合不变矩进行距离像目标识别性能优于单独利用其中一种不变矩。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_38687505

  1. 基于特征选择算法的相干激光雷达目标识别

  2. 相干激光雷达距离像与目标表面物理结构特性密切相关，体现目标的本质特征，在目标识别领域引起广泛关注。数据采集过程和采集成本决定了激光雷达不容易采集到大量的图像。在小样本情况下，随着特征维数的增加，识别率可能会下降，即出现休斯现象。为此，把两种特征选择算法——Relief算法和支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)算法引入到距离像目标识别。仿真实验结果表明，在3个训练样本时，利用Relief 和SVM-RFE算法，可以解决由三组组合矩（Hu矩和仿射矩，仿射矩和Zernike矩以及仿射矩、Hu矩和Z

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38565818

  1. 压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用

  2. 压缩感知稀疏表示在雷达目标识别中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：672768
    • 提供者：weixin_38743084

  1. 尾焰特征光谱在主动段弹道目标识别中的应用

  2. 天基红外预警卫星远距离探测时获取的弹道目标特征信息匮乏，代表物质固有属性差异的光谱信息可作为目标识别的主要依据。将尾焰特征光谱信息作为识别的重要手段，综合考虑尾焰光谱吸收特性和特征光谱提取原则，采用改进的向前和向后间隔偏最小二乘法建立特征波段提取模型，以新型自适应变权重光谱相似性测度（SAVM）实现目标与特征光谱数据库的匹配，提出了基于尾焰特征光谱的主动段弹道目标识别方法。仿真实验进行了特征波段提取与SAVM优越性的验证，相较于全波段光谱匹配识别法，提出的方法所需数据量更小、识别精度更高。研究内

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38697940

  1. 基于深度学习神经网络的SAR星上目标识别系统研究

  2. 星载合成孔径雷达(SAR)对地遥感成像具有全天候、全天时工作的优势，然而SAR图像的处理比光学图像复杂，降低了SAR图像应用的时效性。针对SAR图像的星上数据处理和目标识别问题，设计了基于卷积神经网络（CNN）的SAR图像目标智能识别系统，实现星地联合的星下增量学习、模型训练和星上目标检测功能。首先对SAR图像进行预处理，得到训练用的目标图像数据；然后设计了具有七层结构的CNN模型对SAR图像进行目标定位、识别和分类；最后，为了使训练后的CNN模型能部署到卫星上使用，设计了一种深度压缩算法对模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 基于非线性相关信息熵的SAR图像多分辨率选择及目标识别

  2. 针对合成孔径雷达(SAR)目标识别,提出一种联合非线性相关信息熵(NCIE)和多分辨表示的方法。采用NCIE对原始SAR图像的多分辨率表示进行选择,获得内在相关较强的若干分辨率。然后,采用联合稀疏表示对选取的多分辨率样本进行联合表征和分类。实验中,以MSTAR数据集为基础设计多种操作条件对不同方法进行测试,结果表明了所提方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38629873

  1. 基于复高斯模型的雷达高分辨距离像目标识别新方法

  2. 为了利用雷达高分辨距离像(HRRP)中的相位信息改善识别系统性能，提出了一类针对复距离像的目标识别新方法。分析了复距离像的统计特性，将识别领域常用的三种高斯模型——自适应高斯分类器(AGC)模型、联合高斯(JG)模型和概率主分量分析(PPCA)模型推广至复数域对复距离像统计建模。研究表明，这三种模型及其参数估计结果均不受距离像初相的影响。此外，为了解决噪声环境中的稳健识别问题，进一步提出了噪声稳健的模型修正方法。实验结果显示：在识别过程中加入距离像相位信息能够获得更高的正确识别率；且经过噪声稳健

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38717870

  1. 基于快速视网膜关键点局部不变特征的激光主动成像目标识别

  2. 提出一种基于快速视网膜关键点(FREAK)局部不变特征的激光主动成像目标识别方法，在目标的矩、几何、轮廓等特征难以提取时仍然能够准确识别。提出差分加速分割检测特征(FAST-Difference)特征点检测方法，将加速分割检测特征(FAST)与高斯差分算子(DoG)相结合，快速提取出对于各种变换均具有稳健性的特征点；使用FREAK描述子生成特征向量，最后使用级联匹配方法完成特征向量的快速匹配。所提方法具有与人类视觉类似的特性：特征点检测阶段，FAST-Difference方法使用DoG进行多尺度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38681719

  1. 特征融合的卷积神经网络多波段舰船目标识别

  2. 针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题, 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。模型主要分为3个步骤：通过设计的6层CNN, 同时对三波段图像进行特征提取; 利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序, 并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据; 通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试, 共包含6类目标

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38681147

  1. 红外动目标识别跟踪系统硬件设计与实现

  2. 红外动目标识别跟踪系统硬件设计与实现、电子技术,开发板制作交流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38565801

  1. 基于增强型点对特征的三维目标识别方法

  2. 针对基于原始点对特征的三维目标识别算法中存在的内存浪费、效率不高的问题,提出了一种基于增强型点对特征的三维目标识别算法。通过在原始点对特征的第4个分量上乘以一个符号函数,得到了一种区分性更强的点对特征,消除了原始点对特征存在的二义性。考虑到待识别目标三维模型存在的自遮挡,利用点对之间的视点可见性约束,剔除了目标三维模型哈希表中存在的大量冗余点对,节省了内存开销并提高了三维目标识别算法的识别准确率和效率。在开放数据集和实际采集的数据集上的实验结果表明,与基于原始点对特征的算法相比,所提三维目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_38701725

  1. 一种军事假目标识别的新方法

  2. 通常的侦察手段对于军事假目标的识别能力有限，文中提出了一种新的军事假目标识别方法。在介绍偏振成像机理的基础上，分析了偏振信息检测和强度信息检测在物理含义中的区别。提出了获得偏振度图像的方法，通过理论分析，能够很好地分辨真假目标，证明了文中方法的科学性和可行性，对军事假目标的检测有重要意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：997376
    • 提供者：weixin_38704156

  1.  改进的基于模型匹配的快速目标识别

  2. 文中建立不同类型目标的模型匹配数据库；采用最小周长多边形构造目标主体轮廓的近似多边形，以简化目标主体轮廓减少算法处理的数据量；提取具有仿射不变性的多边形顶点个数、最长线段两侧顶点个数、同底三角形面积比向量特征不变量对待识别目标进行描述，应用3个特征量在模型匹配数据库中逐一进行分层遍历搜索匹配。实验表明，基于模型匹配的目标识别算法能够快速的识别目标，提高了目标识别的实时性，同时能够判定目标所处的姿态状况。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：861184
    • 提供者：weixin_38653040

  1.  基于相关分析的飞机目标识别方法

  2. 提出了一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法利用飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，能达到很高识别率与很低的等错率。该研究旨在提高飞机识别的准确率和降低出错率，采用一种基于相关分析的飞机目标识别方法。该方法通过对采集的飞机图像做去除背景、降噪、图像增强、二值化和归一化处理，将飞机图像低频和高频部分合成滤波器模板，通过特征比对达到识别飞机的目的。利用Matlab 7.0做10种飞机的识别实验，得出了95.47%识别率和0.04%等错率的结论，识别率和等错率均优于不变矩法、三维识别方法、基于小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38691482

  1. 基于SIFT特征视觉词汇算法的局部遮挡目标识别

  2. 针对被局部遮挡目标的识别困难的问题，将目标图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征矢量作为视觉单词，应用视觉词汇算法，提出了基于SIFT特征视觉词汇算法的目标识别算法。结合在无遮挡与被局部遮挡的交通工具全方位姿态模型库上进行的目标识别试验，得出结果：算法对无遮挡目标的平均识别率能到达83%以上，具有良好的识别性能；对被局部遮挡目标的平均识别率也能保持在80%左右，只有很小的降低。实验结果显示算法具有优良的识别被局部遮挡目标的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712874

  1. 基于DHGF算法的激光线扫描成像引信目标识别方法

  2. 为了解决目前目标识别方法应用平台难以实现小体积、低成本的问题, 利用线扫描完成激光引信的探测成像, 得到了DHGF算法的样本矩阵, 建立了基于激光线扫描成像引信的四元评价算法对典型目标的识别模型。该模型使用德尔菲法确定目标轮廓相似度指标集; 采用层次分析法确定指标权重分配; 运用灰色系统理论确定评价灰类, 得到单因素模糊评判矩阵; 通过模糊数学理论得出目标识别的评价结果。该算法克服了在小样本数据的情况下, 目标识别过程中的模糊性、不确定性等问题, 并完成了对典型目标的仿真。仿真结果表明: 该算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38738506

  1. 202101211500-目标识别跟踪-src.rar

  2. OPENCV-dnn+MultiTracker实现视频流的目标识别跟踪算法源代码

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_45720771

  1. 基于深度学习的光学遥感机场与飞行器目标识别技术

  2. 机场与飞行器目标识别是遥感数据分析中的典型应用。研究了光学遥感大数据环境下面向机场与飞行器目标识别的深度学习技术。为此，构建了一个面向高分光学遥感图像的机场与飞行器目标秒级识别系统。使用迁移学习的方法在有标签样本稀缺的情况下有效构建深度网络，利用目标先验知识对潜在目标进行高效提取，并提出一种层次式的级联深度网络识别架构，实现“大范围、小目标”的实时识别。实验结果表明，采用相应技术，基于深度学习方法可以在秒级时间得到比传统方法更高的识别精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38688145
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