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题名基于PNN的退化交通标志图像的识别算法研究
被引量：10
- 1
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作者
李伦波
马广富
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机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期1703-1707,共5页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20050213010)
国家自然科学基金(60674101)资助课题
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文摘
为了识别退化的交通标志图像,该文采用一种新的特征提取算法。该算法在处理图像退化问题时,采用模糊-仿射联合不变矩直接提取图像的特征,从而避免了需要较大计算量的图像复原处理过程。针对各阶模糊-仿射联合不变矩数量级差异较大问题,提出一种数量级标准化算法。在深入分析PNN与K-means聚类算法的基础上,提出采用全局K-均值算法优化设计概率神经网络分类器,并将其用于交通标志图像的分类识别。仿真结果表明:模糊-仿射联合不变矩是一种有效的处理退化交通标志图像的方法,所设计的概率神经网络分类器不仅具有精简的结构而且具有较好的推广性能。
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关键词
模式识别
概率神经网络
交通标志
模糊-仿射联合不变矩
全局k-均值算法
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Keywords
Pattern recognition
Probabilistic Neural Networks （PNN）
Traffic sign
Combined Blur-AffineInvariants （CBAIs）
Global k-means algorithm
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进的子类判决分析的SAR目标特征提取与识别
被引量：4
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作者
胡利平
刘宏伟
吴顺君
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机构
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第9期2264-2268,共5页
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基金
教育部长江学者和创新团队支持计划(IRT0645)
国家自然科学基金(60772140)资助课题
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文摘
针对大多文献中假设合成孔径雷达(SAR)数据服从单模分布带来的问题,该文提出改进的子类判决分析(ICDA),它假设SAR目标数据服从更合理更实际的多模分布。首先采用快速全局k-均值聚类算法找到每类目标的子类划分,然后基于子类判决分析(CDA)准则寻找最优的投影矢量,使得投影后不同类别的子类样本之间距离最大而每个子类内部的样本散布最小。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR地面静止目标数据的实验结果表明,ICDA可获得较好的对真实目标的分类性能和对干扰目标的拒判能力。
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关键词
合成孔径雷达
自动目标识别
子类判决分析
快速全局k-均值聚类算法
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Keywords
Synthetic Aperture Radar（SAR）
Automatic Target Recognition（ATR）
Clustering-based Discriminant Analysis（CDA）
Fast global k-means clustering algorithm
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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题名改进的核子类判决分析
被引量：1
- 3
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作者
胡利平
殷红成
陈渤
周平
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机构
北京环境特性研究所目标与环境电磁散射辐射国防科技重点实验室
杜克大学电子计算机工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第5期1176-1181,共6页
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文摘
提出了改进的核子类判决分析(improvcd kernel clustering-based discriminant analysis,IKCDA)方法,首先采用快速全局核k-均值聚类算法找到每类目标的最优子类划分,然后基于找到的子类划分结果采用核子类判决分析求取最优的投影矢量。基于UCI机器学习数据库的实验结果表明,经过IKCDA特征提取后异类样本间的可分性明显改善了。此外,基于美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisitionand recognition,MSTAR)计划录取的合成孔径雷达地面静止目标数据的实验结果表明,经过IKCDA后可以改善对真实目标的分类性能和对干扰目标的拒判能力。
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关键词
核方法
线性判决分析
核子类判决分析
快速全局核k-均值聚类算法
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Keywords
kernel method
clustering-based discriminant analysis（CDA）
kernel clustering-based discriminant analysis（KCDA）
fast global kernel k-means clustering algorithm
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分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
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