探测与控制学报
探測與控製學報
탐측여공제학보
JOURNAL OF DETECTION & CONTROL
2012年
2期
61-66
,共6页
王正国%罗来邦%董卫斌%郑少超%吴徐谦
王正國%囉來邦%董衛斌%鄭少超%吳徐謙
왕정국%라래방%동위빈%정소초%오서겸
红外探测%模式识别%多分类器组合%BP神经网络%决策融合
紅外探測%模式識彆%多分類器組閤%BP神經網絡%決策融閤
홍외탐측%모식식별%다분류기조합%BP신경망락%결책융합
针对以往的红外目标模式识别方法无法区分坦克与铁板假目标的缺点,提出了基于多分类器组合的红外目标模式识别方法.该方法对红外图像的每行像素使用线性分类器和BP神经网络分类器进行识别,用与规则对两分类器的识别结果进行决策融合,得到每行像素的识别结果,然后对多行像素的识别结果使用多数票规则及或规则进行决策融合,得到最终识别结果,完成对坦克、背景和铁板假目标的区分.仿真结果表明:组合使用BP神经网络分类器和线性分类器,可提高系统识别能力,能较好地完成目标识别.
針對以往的紅外目標模式識彆方法無法區分坦剋與鐵闆假目標的缺點,提齣瞭基于多分類器組閤的紅外目標模式識彆方法.該方法對紅外圖像的每行像素使用線性分類器和BP神經網絡分類器進行識彆,用與規則對兩分類器的識彆結果進行決策融閤,得到每行像素的識彆結果,然後對多行像素的識彆結果使用多數票規則及或規則進行決策融閤,得到最終識彆結果,完成對坦剋、揹景和鐵闆假目標的區分.倣真結果錶明:組閤使用BP神經網絡分類器和線性分類器,可提高繫統識彆能力,能較好地完成目標識彆.
침대이왕적홍외목표모식식별방법무법구분탄극여철판가목표적결점,제출료기우다분류기조합적홍외목표모식식별방법.해방법대홍외도상적매행상소사용선성분류기화BP신경망락분류기진행식별,용여규칙대량분류기적식별결과진행결책융합,득도매행상소적식별결과,연후대다행상소적식별결과사용다수표규칙급혹규칙진행결책융합,득도최종식별결과,완성대탄극、배경화철판가목표적구분.방진결과표명:조합사용BP신경망락분류기화선성분류기,가제고계통식별능력,능교호지완성목표식별.
