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题名基于马尔可夫随机场的红外有形目标检测算法(英文)
被引量：4
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作者
薛永宏
张涛
陈荣利
安玮
张寅生
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机构
国防科技大学电子科学与工程学院
北京跟踪与通信技术研究所
中国科学院西安光学精密机械研究所
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1231-1237,共7页
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基金
The National Natural Science Foundation of China(No.61002022)
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文摘
构建了马尔可夫随机场自适应邻域系统,并将有形目标检测问题构建为马尔可夫随机场理论框架下背景与目标的二元分类问题.首先分析了影响目标形状的主要因素,归纳总结了典型的目标形状;其次以典型目标形状为模板构建了新的马尔可夫随机场邻域系统;然后构建了自适应邻域选择的代价函数,并基于有限差分算子创建了新的马尔可夫随机场势函数,进行背景与目标的分类判别.由于采用自适应邻域系统,所提算法在保持目标检测率的同时进一步降低了过门限率;比经典马尔可夫随机场邻域系统具有更好的目标形状保护新能.仿真试验结果表明,所提算法不仅具有较好的目标检测性能,而且可更好地保护目标形状的细节信息.
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关键词
马尔可夫随机场
自适应邻域系统
有形目标检测
红外系统
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Keywords
Markov Random Field （MRF）
Adaptive neighborhood system
Shape target detection
Infrared system
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于BFM算法的空间有形目标识别方法
被引量：3
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作者
安萌
姜志国
许波
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机构
北京航空航天大学图像中心
中国航天科工集团第四研究院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期1075-1077,共3页
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文摘
为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法。方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标。仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果。
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关键词
空间有形目标检测与识别
ADABOOST算法
边界片段模板
弱分类器与强分类器
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Keywords
space objects detection and recognition
AdaBoost algorithm
boundary fragment model
weak and strong classifiers
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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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