基于主动学习的毫米波距离像识别算法

摘要：

　　在毫米波距离像识别过程中，选择用于训练分类器的样本点的策略往往非常简单，比如随机选取。这些简单的策略无法充分利用已知样本的信息，使得分类器的性能差别很大。针对这一问题，将局部线性重构的主动学习算法(LLRAL)引入到训练样本的选择过程中。算法从全局样本中选择信息量最大的样本，并且在选取的过程中，借鉴了流形学习中局部重构的思想，加入局部线性重构的约束条件，使得选出的样本不仅在全局范围内具有最大的信息量，同时能够保持样本原有的局部结构。使用k-NN和SVM对不同的样本选择算法进行了仿真实验。仿真实验结果表明，在使用相同的分类算法时，该算法不仅性能稳定，而且具有更高的正确识别率。

关键词： 雷达系统 距离像 目标识别 主动学习算法

作者: WANG Jian-qiao 王剑桥 Li Yue-hua 李跃华 LUO Lei 罗磊

作者单位: School of Electronic Engineering and Optoelectronic Technology,Nanjing University of Science and Tec 南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094 School of Electronics and Information,Nantong University,Nantong 226019 南通大学电子信息学院,南通226019

会议类型: 国内会议

会议名称: 2012毫米波亚毫米波会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 271-275

在线出版日期: 2012-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）