基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


The Fast Target Recognition Approach Based on PCAFeatures for SAR Images
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一。从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法。该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类。实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理。

    Abstract:

    The extensively focused target recognition is one of the important problems for SAR imagery interpretation. With the aim to real-time processing, a fast SAR target recognition system is built, which utilizes the principal component analysis (PCA) for feature extraction and a multi-layer neural network (MLP NN) as the classifier. The experimental results show that it consumes little memory and runs very fast, thus can be used in the real-time situation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王世晞,贺志国.基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法[J].国防科技大学学报,2008,30(3):136-140.
WANG Shixi, HE Zhiguo. The Fast Target Recognition Approach Based on PCAFeatures for SAR Images[J]. Journal of National University of Defense Technology,2008,30(3):136-140.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2008-04-23
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2012-12-07
  • 出版日期:
文章二维码