【摘 要】
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飞机作为三维目标,在不同视点观察下,会呈现出不同的姿态。针对多视点下,飞机目标姿态多变而导致识别率较低的问题,提出了一种基于DSm T理论和SVM分类器相结合的多特征融合的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61165011,61263046),江西省青年科学基金(20132BAB211021)
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飞机作为三维目标,在不同视点观察下,会呈现出不同的姿态。针对多视点下,飞机目标姿态多变而导致识别率较低的问题,提出了一种基于DSm T理论和SVM分类器相结合的多特征融合的多视点飞机目标识别算法。首先对图像进行二值化处理,提取多个特征量;然后针对DSm T理论中信度赋值构造困难问题,利用SVM分类器对证据源进行信度赋值;最后利用DSm T组合规则在决策级进行融合,从而完成对飞机目标的识别。实验验证该算法在飞机姿态发生较大变化时,依然能够获得较高的识别率。
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