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通过分析比较红外图像的目标特征,为了达到理想的识别效果,在Maitra不变矩的基础上进行优化,选取RSTC不变矩作为目标识别的特征向量。采用LVQ神经网络建立识别模型,充分发挥神经网络的智能优势。对采集到的红外图像进行了测试实验,结果表明该方法可以提高识别效率。
结合RSTC不变矩和LVQ神经网络的红外图像目标识别方法
【摘 要】
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通过分析比较红外图像的目标特征,为了达到理想的识别效果,在Maitra不变矩的基础上进行优化,选取RSTC不变矩作为目标识别的特征向量。采用LVQ神经网络建立识别模型,充分发挥神经网络的智能优势。对采集到的红外图像进行了测试实验,结果表明该方法可以提高识别效率。
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院
【出 处】
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沈阳理工大学学报
【发表日期】
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2013年06期
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