【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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