Feature Extraction and Recognition of Ships by an Uncompleted Dictionary
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摘要: 提出了一种基于非完备特征字典的舰船特征提取和识别算法。借鉴稀疏表示理论的思想,根据红外图像中舰船的外形特征数据集构造特征字典,将目标信号进行分解,根据匹配字典中每个特征基原子得到特征响应,从而获得目标的特征表示,最后采用 SVM 一对一投票方法进行目标识别,得到最终的目标识别结果。仿真实验表明,与简单的标量区域描述方法和矩特征方法相比,本文方法得到的特征不仅具备更快的提取速度,而且可以更好地区分目标,提高目标识别的正确率。
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