【摘 要】
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自适应分级目标区分和识别神经网络(SAHTIRN)是用于自动目标识别的先进神经网络模型的一种独特而有效的组合。它由三种模型组合而成:(1)一个基于Canny边缘探测器的早期视觉分
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自适应分级目标区分和识别神经网络(SAHTIRN)是用于自动目标识别的先进神经网络模型的一种独特而有效的组合。它由三种模型组合而成:(1)一个基于Canny边缘探测器的早期视觉分段器,(2)一个基于改进型新识别器(Neocognitron)结构的分级特征萃取和图形识别系统,(3)一个基于反向传播网络的图形分类器。在由国防先进研究计划局发起的一个神经网络计划中,休斯公司利用地面标图板为模型的红外成象技术,以一些地面车辆为目标,对自适应分级目标区分和识别神经网络进行了广泛的测试。此外,利用一些实际的红外和手写
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