【摘 要】
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为了提高基于稀疏表示的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别准确率,提出了一种基于多特征决策级融合的SAR图像目标识别算法。首先,考虑基于邻域信息提取的局部特征具有判别力强但
【基金项目】
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国防基础科研(JCKY2018415C004),国家自然科学基金面上(61771177)资助项目
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为了提高基于稀疏表示的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别准确率,提出了一种基于多特征决策级融合的SAR图像目标识别算法。首先,考虑基于邻域信息提取的局部特征具有判别力强但易受俯仰角影响的特点,分别提取了归一化灰度特征和多尺度随机卷积特征作为识别特征;然后,为了提高识别算法的计算效率,采用稀疏随机投影矩阵对提取的随机卷积特征进行降维,并采用在线字典学习算法分别对基于上述2种特征的字典进行优化;最后,利用L1范数约束分别进行稀疏系数优化求解,并将重构误差转化为目标识别概率,基于贝叶斯融合规则进行决策级融合识别
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