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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101561865B
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN200910022649.2
申请日：2009-05-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数谱特征的合成孔径雷达图像目标识别方法，主要解决现有方法对SAR图像目标识别率低的问题。其步骤包括：对选定的已知类别信息的图像和待测试图像进行预处理，得到训练集和测试集；分别计算所有训练样本点和测试样本点的尺度参数；用得到的尺度参数分别计算训练集和测试集的多参数亲和度矩阵；由多参数亲和度矩阵分别构造训练集和测试集的拉普拉斯矩阵；对训练集的拉普拉斯矩阵进行特征分解得到相应的投影矩阵；分别将训练样本和测试样本投影到由投影矩阵张成的空间，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试集输入支撑向量机进行分类识别，得到测试图像的类别信息。本发明具有识别率高的优点，可用于对SAR图像的识别。
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公开(公告)号：CN101561865A
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200910022649.2
申请日：2009-05-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数谱特征的合成孔径雷达图像目标识别方法，主要解决现有方法对SAR图像目标识别率低的问题。其步骤包括：对选定的已知类别信息的图像和待测试图像进行预处理，得到训练集和测试集；分别计算所有训练样本点和测试样本点的尺度参数；用得到的尺度参数分别计算训练集和测试集的多参数亲和度矩阵；由多参数亲和度矩阵分别构造训练集和测试集的拉普拉斯矩阵；对训练集的拉普拉斯矩阵进行特征分解得到相应的投影矩阵；分别将训练样本和测试样本投影到由投影矩阵张成的空间，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试集输入支撑向量机进行分类识别，得到测试图像的类别信息。本发明具有识别率高的优点，可用于对SAR图像的识别。
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公开(公告)号：CN101807258B
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010013574.4
申请日：2010-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核标度切维数约简的合成孔径雷达图像目标识别方法，主要解决现有方法对SAR图像目标识别率低的问题。其步骤包括：对选定的已知类别信息的图像和待测试图像进行预处理，得到训练集和测试集；用高斯核函数将训练集映射到高维空间，用映射后的高维特征作为输入分别构造类内和类间不相似性矩阵，得到基于核标度切的拉普拉斯矩阵；对该矩阵进行特征分解得到最优的投影矩阵；分别将训练样本和测试样本投影到投影矩阵向量所张成的子空间，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试集输入支撑矢量机进行分类识别，得到测试图像的类别信息。本发明具有识别率高和鲁棒性好的优点，可用于对SAR图像的识别。
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公开(公告)号：CN102208020A
公开(公告)日：2011-10-05
申请号：CN201110199501.3
申请日：2011-07-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优维数标度切判据的人脸识别方法，主要解决现有方法在对特征进行降维时无法自动确定最优维数而导致的识别率低及计算量大的问题。其步骤包括：对已知类别的图像和待测试图像进行预处理，得到训练样本集和测试样本集；分别构造训练集的局部类间和局部类内不相似性矩阵，及总的局部不相似性矩阵；构造基于最优维数局部标度切的加权差分矩阵，对该矩阵进行特征分解得到最优维数以及最优投影矩阵；分别将训练集和测试集投影到低维空间，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试集输入K近邻分类器进行分类，得到测试图像的类别。本发明具有自动选择最优维数的优点，并能得到较高的识别率，可用于公共安全、信息安全领域。
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公开(公告)号：CN101807258A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010013574.4
申请日：2010-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核标度切维数约简的合成孔径雷达图像目标识别方法，主要解决现有方法对SAR图像目标识别率低的问题。其步骤包括：对选定的已知类别信息的图像和待测试图像进行预处理，得到训练集和测试集；用高斯核函数将训练集映射到高维空间，用映射后的高维特征作为输入分别构造类内和类间不相似性矩阵，得到基于核标度切的拉普拉斯矩阵；对该矩阵进行特征分解得到最优的投影矩阵；分别将训练样本和测试样本投影到投影矩阵向量所张成的子空间，得到新的训练集和测试集；将新的训练集和测试集输入支撑矢量机进行分类识别，得到测试图像的类别信息。本发明具有识别率高和鲁棒性好的优点，可用于对SAR图像的识别。
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