集成证据提高目标识别性能的方法研究

• 作者: 左峥嵘 张天序
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 可信度分析 目标识别 先验知识 Dempster-Shafer证据理论 物理约束 假设检验
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 页码范围: 20-23
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 字数: 4445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2005.03.007

摘要

以数理统计理论和Dempster-Shafer证据理论为手段,提出了充分利用末制导图像信息处理和识别过程中产生的中间信息和先验知识,从而提高目标识别性能的方法,该方法包括证据可用性的判断,证据对识别结果的支持度的计算模型以及各证据对识别结果支持度的融合计算.在对实际复杂背景下的红外图像识别实验中,该方法可有效降低目标识别中的虚警率和漏警率,虚警率和漏警率分别从0.031和0.085降低至0.008和0.038,分别降低了约3/4和1/2,表明该方法在提高目标识别性能上是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张天序	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	184	3360	30.0	49.0
2	左峥嵘	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	12	129	7.0	11.0