【摘 要】
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针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特
【机 构】
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第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室,清华大学计算机科学与技术系
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针对红外目标识别问题,提出了一种基于协方差描述子和核稀疏编码的红外目标识别方法。该方法结合了红外图像的灰度、一阶以及二阶梯度等特征的协方差描述子作为红外目标的特征,并采用Log-Euclidean度量进行特征相似性计算,通过高斯核函数将协方差描述子映射到高维空间,最后在新的特征空间上进行稀疏编码。实测数据实验结果表明,与传统的KNN（k-nearest neighbor,k最近邻）以及SVM（support vector machine,支持向量机）等分类算法相比,基于核稀疏编码的红外识别方法在识别准确率
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