作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提...作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提取及自动识别方法,其中利用改进的GPLVM进行特征提取,高斯过程分类进行目标识别.传统GPLVM使用共轭梯度法对似然函数进行优化,为避免梯度估值易受噪声干扰、步长对算法影响严重等缺点,提出基于免疫克隆选择算法的GPLVM,利用其具有快速收敛到全局最优的特性提高算法性能.实验结果表明,该算法不仅降低了特征维数,且提高了识别精度,从而验证了算法用于SAR图像目标识别的有效性.展开更多
文摘为了提高利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像对目标型号识别的能力,在稀疏表示识别方法的基础上,提出了一种树形框架稀疏编码的雷达目标识别方法。稀疏编码树是由多个节点构成的分类器,其上每个节点由不同识别需求的子分类器构成。在训练阶段,分别针对目标型号识别需求以及型号识别需求学习相应分类器,组成分类器的根节点和子节点。识别阶段在根节点位置完成对目标类别的判断,再根据根节点的判断结果,对存在型号变体的目标,在子节点上再对型号进行识别,最终输出目标的识别结果,而不存在型号变体的目标则直接输出识别结果。基于美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划录取的SAR图像数据集上的实验结果表明,树形结构在取得与主流方法相当的目标类别识别精度的前提下,提高了对目标型号的识别能力,同时能够准确输出目标类别识别结果。
文摘作为一种非线性维数约减算法,高斯过程隐变量模型(Gaussian process latent variable model,GPLVM)由于其适合处理小样本、高维数据,因而在模式识别、计算机视觉等领域得到了广泛应用.基于此,提出一种基于改进GPLVM的SAR图像目标特征提取及自动识别方法,其中利用改进的GPLVM进行特征提取,高斯过程分类进行目标识别.传统GPLVM使用共轭梯度法对似然函数进行优化,为避免梯度估值易受噪声干扰、步长对算法影响严重等缺点,提出基于免疫克隆选择算法的GPLVM,利用其具有快速收敛到全局最优的特性提高算法性能.实验结果表明,该算法不仅降低了特征维数,且提高了识别精度,从而验证了算法用于SAR图像目标识别的有效性.
