基于核稀疏编码的红外目标识别方法

杨春伟, 王仕成, 廖守亿, 刘华平

杨春伟, 王仕成, 廖守亿, 刘华平. 基于核稀疏编码的红外目标识别方法[J]. 红外技术, 2016, 38(3): 230-235.
引用本文: 杨春伟, 王仕成, 廖守亿, 刘华平. 基于核稀疏编码的红外目标识别方法[J]. 红外技术, 2016, 38(3): 230-235.
YANG Chunwei, WANG Shicheng, LIAO Shouyi, LIU Huaping. An Infrared Target Recognition Method Based on Kernel Sparse Coding[J]. Infrared Technology , 2016, 38(3): 230-235.
Citation: YANG Chunwei, WANG Shicheng, LIAO Shouyi, LIU Huaping. An Infrared Target Recognition Method Based on Kernel Sparse Coding[J]. Infrared Technology , 2016, 38(3): 230-235.

基于核稀疏编码的红外目标识别方法

详细信息
  • 中图分类号: TP391

An Infrared Target Recognition Method Based on Kernel Sparse Coding

  • 摘要: 针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法.该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码.实测数据实验结果表明,与传统的KNN(k-nearest neighbor,k最近邻)以及SVM(support vector machine,支持向量机)等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率上有很大的提高.
  • 期刊类型引用(9)

    1. 廖莎莎. 基于筛选深度特征的红外图像目标识别方法. 红外与激光工程. 2022(05): 161-166 . 百度学术
    2. 王鹏翔,张兆基,杨怀. 结合多特征融合和极限学习机的红外图像目标分类方法. 红外与激光工程. 2022(06): 506-511 . 百度学术
    3. 廖辉传,赵海霞. 基于分类器决策融合的红外图像目标识别方法. 红外与激光工程. 2022(08): 282-287 . 百度学术
    4. 李娜,邓家先,崔亚妮,陈褒丹. 基于暗通道先验的红外图像清晰化及FPGA实现. 红外与激光工程. 2021(03): 119-128 . 百度学术
    5. 史国军. 深度特征联合表征的红外图像目标识别方法. 红外与激光工程. 2021(03): 113-118 . 百度学术
    6. 赵璐,熊森. 多视角红外图像目标识别方法. 红外与激光工程. 2021(11): 413-418 . 百度学术
    7. 杨雅志,李骏. 单演信号在红外图像目标分类中的应用研究. 红外与激光工程. 2021(12): 555-561 . 百度学术
    8. 杨天天,熊鑫,郭名静,谢茜,冯国利. 基于激光技术的会计数据真伪识别技术. 激光杂志. 2018(04): 46-49 . 百度学术
    9. 廖佳俊,刘志刚,姜江军,路志勇. 基于稀疏表示分步重构算法的高光谱目标检测. 红外技术. 2016(08): 699-704 . 本站查看

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