【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,自动目标识别(ATR)系统在现代武器系统中的作用越来越明显。特征提取是目标识别中必不可少的步骤,其相应的方法也很多。不变矩特征具有平移、旋转和比
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随着科学技术的不断发展,自动目标识别(ATR)系统在现代武器系统中的作用越来越明显。特征提取是目标识别中必不可少的步骤,其相应的方法也很多。不变矩特征具有平移、旋转和比例不变性等优点,因此在目标识别中得到了广泛的应用。本文的主要工作如下: 1.介绍了传统的几种不变矩的概念,并对它们进行了系统的分析与比较,给出了它们的优缺点。 2.针对传统的几种矩的缺陷:对有噪声的图像的识别效果不理想;Zernike矩虽然有比较好的识别效果,但计算量大。本文引入小波矩不变量的概念并用于飞机图像的识别中,仿真结果表明,其识别效果和计算量均比较满意。 3.针对小波矩不变量特征维数比较多的情况,本文采用结合离散度和顺序前进法的特征选择方法,先离线选取一组较优特征量。再将这组特征组用于飞机在线识别中,取得了较好的效果。 4.针对标准的BP神经网络常因收敛速度太慢而影响求解质量的问题,我们选用动量法和学习率自适应调整相结合的改进的BP神经网络作为分类器,从而提高了学习速度和识别率。
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