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摘要:
利用样本向量的空间位置关系,对目标识别方法进行研究.根据样本向量最小夹角给出了可分类识别率的定义,且应用样本向量间的夹角对样本向量进行筛选,获得了更有利于分类的样本.在此基础上提出了样本向量最小夹角识别算法,以及对样本向量最小夹角和最短距离进行综合的目标识别算法.为了进一步提高识别效果,将特征线之间的最小夹角引入到识别算法当中.所研究的目标识别算法应用到飞机目标识别,若采用奇异值特征作为样本可以得到90. 0%以上的识别率,而采用颜色特征作为样本则可以得到92. 5%以上的识别率.
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文献信息
篇名 利用样本向量空间位置关系的目标识别方法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 目标识别 向量空间 最小夹角识别 样本筛选
年,卷(期) 2006,(2) 所属期刊栏目 目标跟踪与识别
研究方向 页码范围 16-19
页数 4页 分类号 TP391
字数 2259字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2006.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜长生 南京航空航天大学自动化学院 380 3810 27.0 38.0
2 吴庆宪 南京航空航天大学自动化学院 198 1678 22.0 30.0
3 陈谋 南京航空航天大学自动化学院 76 835 17.0 26.0
4 梅蓉 南京森林公安高等专科学校刑事侦查系 27 59 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
目标识别
向量空间
最小夹角识别
样本筛选
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
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