基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

• 作者: 汪国有 邹玉兰
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 贝叶斯网络 多尺度目标 特征融合
• 年，卷（期）: 2003,（11）
• 页码范围: 50-52
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2003.11.018

摘要

针对红外电厂目标识别问题,提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法.该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律,建立了分层次的时空特征模型,根据显著性选取目标特征,采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合,得到正确的识别结果.实验表明,该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理,从而完成了目标的可靠识别.