基于ICA和SVM的SAR图像特征提取与目标识别

• 作者: 宦若虹 杨汝良
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径雷达 独立分量分析 支持向量机 识别
• 年，卷（期）: 2008,（13）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 24-25,28
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.13.009

摘要

提出一种利用独立分量分析和支持向量机的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法.对图像小波分解后提取低频子带图像,对低频子带图像进行独立分量分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量分类完成目标识别.将该方法用于MSTAR数据中的3类目标识别,识别率最高可达96.92%.实验结果表明,该方法是一种有效的合成孔径雷达图像特征提取与目标识别方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨汝良	中国科学院电子学研究所	146	1737	23.0	32.0
2	宦若虹	中国科学院电子学研究所	10	187	8.0	10.0