目标识别中的红外图像特征优化分析技术

摘要：

基于红外图象的目标识别技术在星载和机载成像侦察中占有举足轻重的地位，而快速、高效、准确进行目标识别的基础是建立一套合理的特征集，面对从目标图像中提取出的大量特征，需要进行特征优化，才能确保较高的识别准确率。本文分别对PCA法进行改进并提出了方差-相关系数法来用于特征优化分析，同时也分析了基于BP神经网络法的特征优化。通过对四类目标的总体区别类特征和个体识别类特征的优化，在决策树分类器中验证了BP神经网络法和方差-相关系数法要优于PCA法。

关键词： 目标识别 红外图像 特征优化 BP神经网络 PCA法

作者: 胡以华 蔡晓春

作者单位: 解放军电子工程学院，安徽 合肥 230037 安徽省电子制约技术重点实验室，安徽 合肥 230030

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届成像光谱技术与应用研讨会

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 51-55

在线出版日期: 2009-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）