【摘 要】
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三维目标的红外图像通常是由某一方位上的红外传感器所获得的，这些图像往往会随着目标姿态的改变而快速的变化。红外图像的独特的热辐射特性，通常是由其各个子部件的红外热辐射
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三维目标的红外图像通常是由某一方位上的红外传感器所获得的，这些图像往往会随着目标姿态的改变而快速的变化。红外图像的独特的热辐射特性，通常是由其各个子部件的红外热辐射特性所形成的。文中在传统红外热图像特征量的基础之上，通过分析红外热图像自身特性以及它的形成与其自身姿态的关系，提出了对目标物体红外热图像基于目标姿态的子分类，来提高目标识别中对姿态的容忍度；同时根据红外目标子部件对图像影响的统计独立性，使用独立元的方法对目标红外热图像进行了子区域分割，形成了新的红外图像特征量。图像特征通过一个支撑向量机来处理，通过两种独立的方法将二值的SVM分类器转化为多目标分类器。并且文中使用红外图像对这个算法进行了验证。
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