基于谱回归降维的全视点卫星目标识别
卫星目标识别已经成为各国空间监视和攻防对抗的主要研究问题。 为解决卫星目标视点剧烈变化的识别难题，提出一种基于谱回归降维的全视点卫星目标识别方法。算法对卫星图像提取347维特征，在高维特征空间采用谱回归降维，将原始高维特征投影到低维流形空间。最后在投影空间中对特征向量采用K近邻分类器进行识别。实验对BUAA-SID-share1.0卫星数据库20类卫星进行识别，达到91％的正确识别率。该方法相比实验其它方法在速度和识别率上都有大幅提高，表明提出的算法能够较好地发掘卫星全视点图像的内在结构关系，解决卫星目标视点变化的识别问题。
卫星目标识别 全视点图像 谱回归降维
刘正一 姜志国 孟钢 赵丹培
北京航空航天大学 图像中心,北京 100191
国内会议
北京
中文
572-575
2010-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）