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基于谱回归降维的全视点卫星目标识别
卫星目标识别已经成为各国空间监视和攻防对抗的主要研究问题。
为解决卫星目标视点剧烈变化的识别难题，提出一种基于谱回归降维的全视点卫星目标识别方法。算法对卫星图像提取347维特征，在高维特征空间采用谱回归降维，将原始高维特征投影到低维流形空间。最后在投影空间中对特征向量采用K近邻分类器进行识别。实验对BUAA-SID-share1.0卫星数据库20类卫星进行识别，达到91％的正确识别率。该方法相比实验其它方法在速度和识别率上都有大幅提高，表明提出的算法能够较好地发掘卫星全视点图像的内在结构关系，解决卫星目标视点变化的识别问题。
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刘正一
姜志国
孟钢
赵丹培
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北京航空航天大学 图像中心,北京 100191 |
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第九届全国光电技术学术交流会论文集 |
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第九届全国光电技术学术交流会 |
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2010年5月1日 |
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北京 |
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中国宇航学会,中国航空学会,中国兵工学会,中国光学学会,中国电子学会 |
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chi |
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卫星目标识别
全视点图像
谱回归降维
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2011年9月22日 |
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京公网安备11010802020237号