一种奇异值与PNN结合的飞机目标识别方法

• 作者: 李新德 潘锦东
• 来源期刊: 航空兵器
• 学科: 工学
• 关键词: 奇异值 飞机目标 概率神经网络 二值化图像 目标识别
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 红外与激光技术
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3512字
• 语种: 中文

摘要

针对现有目标识别方法正确率不高及速度不快等问题做了积极的探索,提出了一种将图像轮廓的奇异值与概率神经网络(PNN)相结合的飞机目标识别方法.首先,对数据进行压缩,提取二值化图像目标的轮廓并进行离散化；然后计算离散点到目标质心的距离,以此构造目标循环矩阵并提取它的奇异值特征量,作为目标的特征；接着构建PNN网络,以奇异值为特征量输入,对它进行训练；最后利用训练好的PNN网络分类器对待测目标进行识别.在仿真实验中,该方法使识别率和处理速度得到了很大的提高,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李新德	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	35	350	12.0	16.0
2	潘锦东	东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室	1	12	1.0	1.0