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在红外成象GIF引信工作过程中，实时目标识别及分类是一个重要的环节，它对于引信在弹道终端参与目标的继续跟踪、瞄准点的选择以及炸点的控制方面有很大的帮助。本文提出一种基于傅立叶描述子特征的红外成象GIF目标识别算法，利用归一化的、表示目标完整轮廓的边界点集的傅立叶描述子特征，结合BP神经网络，完成了巡航导弹、直升机、战斗机三种类型目标的识别。通过MATLAB仿真，验证了该算法的可行性，并在DSP硬件开发平台上对程序代码进行了测试，通过傅立叶描述子特征提取程序的改进，对算法进行优化，使算法的实时性得到较大的改