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提出采用主分量分析(PCA)方法确定目标在最大方差意义下主轴的旋转角度,并结合稳定性好的低阶矩特征实现目标的平移、尺度和旋转的不变性变换;然后利用独立分量分析(ICA)良好的目标特征提取能力提取目标的特征值;最后在特征空间通过Fisher分类器实现目标识别。实验证实了算法的准确性。
基于线性分析的特征不变性目标识别
【摘 要】
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提出采用主分量分析(PCA)方法确定目标在最大方差意义下主轴的旋转角度,并结合稳定性好的低阶矩特征实现目标的平移、尺度和旋转的不变性变换;然后利用独立分量分析(ICA)良好的目标特征提取能力提取目标的特征值;最后在特征空间通过Fisher分类器实现目标识别。实验证实了算法的准确性。
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,中国航天1集团615研究所,南京航空航天大学自动化学院,解放军理工大学工程兵工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2005年15期
【基金项目】
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空军装备部科研项目
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