计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
2期
534-538
,共5页
合成孔径雷达%目标识别%线性鉴别分析%次优性%小样本
閤成孔徑雷達%目標識彆%線性鑒彆分析%次優性%小樣本
합성공경뢰체%목표식별%선성감별분석%차우성%소양본
为解决传统Fisher线性鉴别分析(LDA)在SAR图像目标识别中存在的“小样本”问题和“次优性”问题,提出一种基于加权的两向二维线性鉴别分析方法(W(2D)2LDA).该方法对两向二维线性鉴别分析准则中散度矩阵的构造进行加入权值的改进,采用加权的两向二维鉴别准则函数进行特征提取,从理论上有效解决了“次优性”问题,并缓解了“小样本”问题.对美国运动与静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行的仿真实验结果表明,该算法增强了提取特征的可鉴别性,能够以较小的特征维数和运算量获得更高的识别率,验证了该算法的有效性.
為解決傳統Fisher線性鑒彆分析(LDA)在SAR圖像目標識彆中存在的“小樣本”問題和“次優性”問題,提齣一種基于加權的兩嚮二維線性鑒彆分析方法(W(2D)2LDA).該方法對兩嚮二維線性鑒彆分析準則中散度矩陣的構造進行加入權值的改進,採用加權的兩嚮二維鑒彆準則函數進行特徵提取,從理論上有效解決瞭“次優性”問題,併緩解瞭“小樣本”問題.對美國運動與靜止目標穫取與識彆(MSTAR)計劃錄取的SAR圖像數據進行的倣真實驗結果錶明,該算法增彊瞭提取特徵的可鑒彆性,能夠以較小的特徵維數和運算量穫得更高的識彆率,驗證瞭該算法的有效性.
위해결전통Fisher선성감별분석(LDA)재SAR도상목표식별중존재적“소양본”문제화“차우성”문제,제출일충기우가권적량향이유선성감별분석방법(W(2D)2LDA).해방법대량향이유선성감별분석준칙중산도구진적구조진행가입권치적개진,채용가권적량향이유감별준칙함수진행특정제취,종이론상유효해결료“차우성”문제,병완해료“소양본”문제.대미국운동여정지목표획취여식별(MSTAR)계화록취적SAR도상수거진행적방진실험결과표명,해산법증강료제취특정적가감별성,능구이교소적특정유수화운산량획득경고적식별솔,험증료해산법적유효성.
