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基于改进核聚类算法的空间目标识别方法
被引量：
6
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作者
王晓雪
杨永胜
敬忠良
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期35-42,共8页
根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法(KFCM)。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极...
根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法(KFCM)。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。
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关键词
图像识别
核聚类法
特征提取
空间目标
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题名
基于改进核聚类算法的空间目标识别方法
被引量：
6
1
作者
王晓雪
杨永胜
敬忠良
机构
上海交通大学航空航天学院
出处
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期35-42,共8页
基金
国家863高科技计划(2009AA7043005
2010AA7043005)资助项目
文摘
根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法(KFCM)。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。
关键词
图像识别
核聚类法
特征提取
空间目标
Keywords
image recognition kernel cluster method feature extraction space target
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进核聚类算法的空间目标识别方法
王晓雪
杨永胜
敬忠良
《中国空间科学技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
6
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