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融合压缩感知和SVM的SAR变形目标识别算法 被引量:2
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作者 谷雨 张琴 徐英 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期754-760,共7页
为降低合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别中目标方位角的影响,并提高对SAR变形目标的识别率,本文提出了一种基于压缩感知和支持向量机决策级融合的目标识别算法。该算法首先基于稀疏表征理论将SAR目标识别问题描... 为降低合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像目标识别中目标方位角的影响,并提高对SAR变形目标的识别率,本文提出了一种基于压缩感知和支持向量机决策级融合的目标识别算法。该算法首先基于稀疏表征理论将SAR目标识别问题描述为压缩感知的稀疏信号恢复问题,然后基于稀疏系数分别进行目标类别判别与方位角估计。对样本进行姿态校正后,利用支持向量机分别对经过姿态校正和未经姿态校正的样本进行目标分类。最后采用投票表决法对3种算法的分类结果进行决策级融合。实验结果表明,基于压缩感知结果进行目标方位角估计有效,且随着训练样本数的增加,提出的决策级融合算法提高了SAR变形目标的识别率。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 变形目标识别 压缩感知 支持向量机 决策级融合
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结合L1图模型和局部保持投影特征的SAR变形目标识别方法
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作者 刘明 陈士超 +2 位作者 卢福刚 刘钧圣 王军 《现代电子技术》 北大核心 2019年第4期101-104,共4页
局部保持投影(LPP)是一种能描述数据实际分布的流形学习算法,可以有效地捕获数据的局部信息。针对高精度SAR变形目标识别问题,文中提出一种结合L1图模型和LPP的SAR变形目标识别算法。考虑到稀疏描述具有判别力且对噪声具有鲁棒性的优点... 局部保持投影(LPP)是一种能描述数据实际分布的流形学习算法,可以有效地捕获数据的局部信息。针对高精度SAR变形目标识别问题,文中提出一种结合L1图模型和LPP的SAR变形目标识别算法。考虑到稀疏描述具有判别力且对噪声具有鲁棒性的优点,构建L1图模型捕获样本之间的局部结构。此外,还采用一种正则化方法有效地解决了LPP算法中存在的矩阵奇异性问题。 展开更多
关键词 L1图模型 SAR图像 变形目标识别 局部保持投影 稀疏描述 正则化
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基于粒子滤波和GVF-Snake的目标跟踪算法 被引量:33
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作者 董春利 董育宁 刘杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期828-833,共6页
提出了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法。该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓,利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力,使Snake收敛至运动目标的真实轮廓;然后根据控制点的距离增删控制点,达到自适应地跟踪运动和... 提出了一种基于粒子滤波和GVF-Snake的自适应目标跟踪算法。该算法首先采用背景差分法获取目标初始轮廓,利用改进的GVF-Snake的强大搜索能力,使Snake收敛至运动目标的真实轮廓;然后根据控制点的距离增删控制点,达到自适应地跟踪运动和变形目标的目的;最后通过结合粒子滤波和改进的GVF-Snake,得到一种能量粒子滤波(EPF)目标跟踪算法,并利用提出的的跟踪策略,改进其抗遮挡能力。实验结果表明,被跟踪目标在遮挡情况下也能够保持良好的跟踪效果。 展开更多
关键词 粒子滤波 GVF-SNAKE 变形目标 轮廓跟踪
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Back analysis for soil slope based on measuring inclination data 被引量:6
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作者 孙志彬 张道兵 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第11期3291-3297,共7页
Based on the analysis of several objective functions,a new method was proposed.Firstly,the feature of the inclination curve was analyzed.On this basis,the soil could be divided into several blocks with different displ... Based on the analysis of several objective functions,a new method was proposed.Firstly,the feature of the inclination curve was analyzed.On this basis,the soil could be divided into several blocks with different displacements and deformations.Then,the method of the soil division was presented,and the characteristic of single soil block was studied.The displacement of the block had two components:sliding and deformation.Moreover,a new objective function was constructed according to the deformation of the soil block.Finally,the sensitivities of the objective functions by traditional method and the new method were calculated,respectively.The result shows that the new objective function is more sensitive to mechanical parameters and the inversion result is close to that obtained by the large direct shear apparatus.So,this method can be used in slope back analysis and its effectiveness is proved. 展开更多
关键词 slope parameter back analysis soil division deformation displacement
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