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搜索资源列表

  1. 基于压缩特征和核稀疏编码的雷达目标识别

  2. 在这项研究中，作者利用雷达目标的稀疏性质，并通过最近开发的压缩感测理论提出了一种通用的，面向目标的“压缩特征”和基于核稀疏编码的雷达目标识别方法。 在视觉注意力机制的启发下，提出了脉冲轮廓波变换以导出面向目标的压缩特征，并由于核技巧可以使特征在更高维度的空间中更加聚类，从而提出了内核稀疏编码分类器。准确，可靠地识别目标。 通过对动，静目标获取与识别公开发布数据库中三种类型的地面车辆进行识别实验，比较了该方案与同类方案的性能，结果证明了该方案的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1003520
    • 提供者：weixin_38595690

  1. 快速最优模糊C均值图像分割的目标识别

  2. 快速最优模糊C均值图像分割的目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38701683

  1. 基于弹性网稀疏编码的空间目标识别

  2. 传统的特征袋模型在目标识别过程中假设每个局部特征点只关联特征词典中一个视觉单词。此外，l1范数约束 下的稀疏编码对于具有较强成对相关性的特征通常只选择一个特征，而不关注哪一个特征被选择。提出了一种基于弹性 网稀疏编码的特征袋模型。该方法利用SIFT特征描述子构建特征字典，再通过弹性网回归模型求解每个描述子所对应的 稀疏系数向量，最后将目标图像内的稀疏系数向量合并用于分类。与传统的特征袋模型和基于l1范数稀疏编码的特征袋 方法相比，该方法有较好的识别性能，并对视角变化具有较强的鲁棒性，在空间目标图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38532629

  1. 基于统计分析Boosting的复杂场景目标识别方法研究

  2. 基于统计分析Boosting的复杂场景目标识别方法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1030144
    • 提供者：weixin_38625559

  1. 无人机作战平台的智能目标识别方法

  2. 深入研究了流行的目标识别方法YOLOv3，将Inception模块融入其特征提取网络darknet-53中，从而得到新网络darknet-139。相比YOLOv3特征提取网络，新网络具有更好的特征提取能力。采集并制作算法所需的数据集，分别在YOLOv3和本文算法上进行训练并测试。实验结果表明，相比YOLOv3，本文算法的平均识别率提升了约2%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_38599231

  1. 对海雷达目标识别中全极化 HRRP 的特征提取与选择

  2. 对海雷达目标识别中全极化 HRRP 的特征提取与选择

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：370688
    • 提供者：weixin_38749305

  1. 超宽谱雷达人体目标识别的新方法

  2. 现有的超宽谱探人雷达的人体目标识别准确率不高,或者不进行识别而直接显示信号处理结果.文中提出了一种可以应用于超宽谱探人雷达的人体识别新方法,采用信号幅值和离散系数相结合的方式对探测区域内的人体目标有无进行识别,并进行了大量的探测实验,给出了结果.所采信号的识别结果表明该方法适用于超宽谱探人雷达的人体目标识别.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38667403

  1. 一种仿射不变的前视红外目标识别方法

  2. 前视红外目标识别是精确制导武器的关键技术。实际应用中，模板和实时图存在尺度和角度的差异，易导致误匹配。为克服上述问题，提出了一种基于边缘仿射不变坐标的前视红外目标识别算法。以边缘曲线的区域质心为基准点建立局部坐标系，在此坐标系下，边缘点的坐标值具有仿射不变；将边缘的坐标集合作为描述子，利用平均hausdorff 距离度量边缘的相似性；最后结合边缘的相对位置剔除误匹配，实现前视红外目标的稳健识别。通过三组实验，与基于灰度模板和基于边缘模板的识别算法相比，识别率和稳健性均有所提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38723527

  1. 猫眼效应回波的动态成像探测与目标识别

  2. 为实现复杂背景下猫眼效应回波的动态成像探测与目标识别，根据猫眼效应回波、背景及噪声的成像特点，构建了成像探测系统，探讨了目标的探测方法，提出了激光照射与成像探测工作时序同步调制、视场同步控制的探测模式。在此基础上对目标的识别算法进行了研究，运用帧间差分法实现对背景干扰的滤除，提出区域灰阶平均法实现对噪声的有效抑制，通过自适应的目标判别与识别阈值完成对目标的识别。利用搭建的实验系统对500 m和2500 m目标进行了探测，结果表明，在2500 m的探测距离内，利用成像探测方法和目标识别算法，得到虚

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38689223

  1. 融合深度及边界信息的图像目标识别

  2. 融合深度及边界信息的图像目标识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38557896

  1. 基于广义互补编码的目标识别处理器

  2. 提出一种广义互补编码方法,用于一步实现数学形态学击中击不中变换,并以非相干光相关器为光学实现硬件,利用液晶投影板作为实时空间光调制器,研制了一台光电混合目标识别处理器。实验结果表明识别率大于90%,并对带有40%噪声,50%缺损和6°以内旋转的图像甚至不同表情的人脸图像均能识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38664612

  1. 基于神经网络的二维不变性目标识别方法

  2. 提出了一种基于多层前馈神经网络的二维不变性目标识别方法。利用傅里叶描述器提取具有旋转、平移及尺度不变性的目标形状特征。由于所识别的工业工具具有一个自由度,它们的形状有一定的动态变化范围,导致同一目标的形状特征矢量的不唯一性。文中采用含有两个隐层的多层前馈网络学习及识别这些特征矢量。在实验中,对四类机械工具进行测试,并将所提出方法与最近邻分类器进行比较。结果表明,具有反向传播(BP)学习算法的多层前馈网络对噪音和形状特征变化具有鲁棒性,且它还能判断未训练样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38569651

  1. 高分辩率高可靠性激光束编码目标识别研究

  2. 提出激光束编码的合作式目标识别方法。该方法可克服无线电目标识别中易受电磁干扰和交错干扰的困难,提高识别器的分辨率、降低误码率。设计了激光调制的M序列密码器,可极大提高识别器的保密性能和询问-应答信号的质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38622777

  1. 基于数字信号处理器的激光成像雷达目标识别算法实现

  2. 激光成像雷达的空间分辨率较高，能成四维像(强度像+三维距离像)，适合作目标识别探测器。支持向量机(SVM)是一种能在小样本学习的情况下，仍有较高识别正确率的目标识别方法。通过优化支持向量机算法，将它嵌入到激光成像雷达系统的数字信号处理器(DSP)芯片内，实现目标识别的功能，有很高的现实意义。首先用真实激光成像雷达强度像做实验，测试56个样本，共耗时31.97 μs，证明嵌入到数字信号处理器的支持向量机算法能满足实时性要求，识别正确率为98.2%; 再用仿真激光成像雷达距离像验证支持向量机的推广能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：920576
    • 提供者：weixin_38560107

  1. 基于最小平均相关能量滤波器的目标识别技术

  2. 把用于匹配滤波器的最小平均相关能量(MACE)算法进行改进,成功应用于实时联合变换相关器。训练系列图像的谱按MACE综合后,经傅里叶逆变换在物面合成参考图像,同时在合成参考图像前对训练图像进行边缘提取,并对目标与参考图像的联合功率谱进行拉普拉斯锐化,提高相关峰对比度。给出了存在旋转变化的目标图像和光学实验。实验表明,改进后的MACE方法可大大减少训练图像的数目,减小运算量,很好地解决联合变换相关器对目标存在旋转变化的识别问题,可扩大目标识别的范围,提高识别率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38616139

  1. 采用投影轮廓特征的激光雷达快速目标识别

  2. 激光雷达可以获得目标的三维形状信息，已成为目标识别领域新的研究热点。针对传统匹配识别算法计算量大的问题，提出了一种快速的激光雷达目标识别方法。采用由粗到精的策略，提出了一种新的点云正交投影轮廓特征(PCF)实现模型的快速预选，在此基础上利用迭代最近点(ICP)算法将目标与模型点云精确匹配，并综合利用特征匹配和点云匹配信息构建相似性度量实现目标识别。采用25类地面装甲目标在96个不同视角下的点云数据进行实验，结果表明该算法的运算效率远优于逐一匹配法，且对目标姿态估计误差和目标遮挡具有很强的稳健性，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38677260

  1. 基于相关输出相似性度量的目标识别算法

  2. 为了提高光学联合变换相关器(JTC)的目标识别能力，基于相似性度量原理，提出了一种新颖的相关输出图像数字处理算法。实验结果表明，该算法能够准确地识别旋转畸变－4°到＋10°及缩放比例畸变70%到140%范围内的待识别目标，极大地提高了光学联合变换相关器的畸变不变容忍度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38689551

  1. 基于多模态平稳序列建模的雷达高分辨距离像有限样本目标识别方法

  2. 为了解决雷达高分辨距离像识别系统对训练样本需求量过大的问题，提出了一种有限样本条件下的目标识别新方法。分析了距离像频谱幅度的统计特性，从其广义平稳性和多模态分布特性出发，定义一种线性混合高斯状态空间模型对其统计建模，利用期望最大化算法进行了模型参数估计。实验结果表明：即使在很少的训练样本条件下，该方法仍能获得较高的正确识别率和良好的拒判性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38651445

  1. 特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别

  2. 目的传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法。针对现有识别算法的不足,提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Hartis-Laplace角点,并画出Delaunay三角

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38638163

  1. 基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法

  2. 随着激光技术的发展，激光成像雷达在现代战争复杂战场环境中逐渐获得了广泛的应用，目前激光成像雷达自动目标识别技术已成为国内外研究的热点问题。提出了基于组合矩的激光成像雷达目标识别算法，从激光成像雷达目标的距离像中提取低阶的Zernike矩、Hu矩和中心矩构成组合矩特征，该特征对距离像噪声不敏感，应用径向基函数(RBF)神经网络对三种地面目标进行分类识别。实验结果表明，该算法与应用Zernike矩和Hu矩特征进行分类识别相比，对三种激光成像雷达地面目标的平均识别率在高载噪比(20 dB)下分别提高了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656374
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