【摘 要】
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针对大量不同成像条件下获得的多视图像,研究利用局部不变特征及其空间布局约束构建用于非合作目标识别的类属超图模型的方法.该方法首先将每一幅图像表示为使用选定的稳健SI
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR实验室; 英国约克大学计算机系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60972114)
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针对大量不同成像条件下获得的多视图像,研究利用局部不变特征及其空间布局约束构建用于非合作目标识别的类属超图模型的方法.该方法首先将每一幅图像表示为使用选定的稳健SIFT特征构成的属性图,然后提出了一种属性图相似性传播聚类原理.在给定的F度量的约束下,利用该原理进行聚类,并根据熵函数最小化优化条件,可迭代得到特定目标属性图样本集合的最优聚类,进一步将所获得的聚类简化成以非冗余属性图作为节点的类属超图模型.本文用大量图像样本进行了试验测试.实验结果验证了模型的可扩展性和识别性能.
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