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题名基于不变性矩特征的人工神经网络2-D形状识别
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作者
姬光荣
王国宇
吕洪涛
于青松
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出处
《青岛海洋大学学报（自然科学版）》
CSCD
1996年第2期223-230,共8页
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文摘
在2—D不变性矩快速计算的基础上，利用人工神经网络，使用不变性矩完成2—D形状的识别。实验结果与现有文献的结果比较，本文采用的方法具有特征数目少、意义统一、识别快速、准确的特点。
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关键词
不变性矩
神经网络
形状识别
特征数目
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Keywords
2-d invariant moments
BP neural networks
shape recognition
feature number
fast recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于局部频率特征和局部方向特征的虹膜识别算法
被引量：6
- 2
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作者
姚鹏
叶学义
庄镇泉
吴亮
李斌
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期663-667,共5页
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基金
中国博士后科学基金(No.20060400718)
安徽省人才开发资金(No.2004Z026)
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文摘
描述了一种不同于现有方法的新颖虹膜识别算法,利用多尺度多方向的二维奇对称Gabor滤波器,同时提取虹膜纹理的局部频率特征和局部方向特征.这种方法更全面的描述了虹膜纹理的特征空间,克服了之前的虹膜识别算法只提取局部频率特征或者只提取局部方向特征的局限性.特征匹配采用类似加权市街距离的方法来进行,而且根据眼睑和睫毛的分布特点设计匹配模板,能够最大限度的减少它们对匹配的干扰.与Daugman算法进行对比的实验数据表明,本算法具有非常优越的识别性能.
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关键词
虹膜识别
二维Gabor滤波器
局部频率特征
局部方向特征
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Keywords
iris recognition
2-d Gabor filter
local frequency feature
local orientation feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于轮廓特征的空间目标识别算法
被引量：1
- 3
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作者
卢大威
马君国
赵宏钟
范红旗
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机构
国防科技大学ATR实验室
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2007年第5期53-56,共4页
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基金
国防科技重点预研基金资助项目
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文摘
高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像。由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大。提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别。经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果。
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关键词
方位-俯仰二维像
轮廓特征
空间目标识别
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Keywords
azimuth-elevation 2-d image,outline feature,space target recognition
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于深度卷积网络的雷达辐射源信号识别
被引量：1
- 4
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作者
金秋
王宏艳
延淼
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机构
航天工程大学
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出处
《现代防御技术》
2019年第2期154-160,共7页
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文摘
针对当前复杂电磁环境下雷达辐射源信号(radar emitter signal,RES)识别效率不够的问题,提出一种基于深度卷积网络和时频二维特征结构的雷达辐射源信号识别方法。结合雷达辐射源信号时频二维特征结构特性,构造基于深度卷积网络的RES识别分类模型,通过设计样本集训练分类模型,利用类别信息实现网络参数精调。仿真结果验证了模型的可行性和有效性,实现了低信噪比下RES时频二维特征的结构学习和准确识别。
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关键词
雷达辐射源识别
雷达辐射源信号
深度卷积网络
时频分析
时频二维特征
识别分类
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Keywords
radar emitter identification
radar emitter signal
deep convolution network
time frequency analysis
time-frequency 2-d feature
recognition classification
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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