【摘 要】
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针对线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其
【机 构】
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空军航空大学信息对抗系,解放军94916部队,解放军93066部队
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针对线性判决分析(LDA)用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析(2DLDA)直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其实质是按行压缩图像矩阵进行特征提取,只消除了图像列的相关性,所提取的特征维数依然过大。为解决以上问题,本文采用两向2DLDA的方法,在行和列方向同时压缩图像矩阵进行特征提取。并结合支持向量机(SVM)进行分类识别,用MSTAR计划发布的实测合成孔径雷达(SAR)图像数据进行实验。结果表明,该方法在减少计算量的同时能达到较高的识别
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