【摘 要】
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采用典型相关分析对合成孔径雷达(SAR)图像的多分辨率表示进行融合并应用于目标识别。多分辨率表示能够层次化地描述目标特性从而为后续分类提供更多可用信息。为了保持多分
【基金项目】
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四川省高校计算机基础教育研究会教育教学改革研究项目(2015-09)
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采用典型相关分析对合成孔径雷达(SAR)图像的多分辨率表示进行融合并应用于目标识别。多分辨率表示能够层次化地描述目标特性从而为后续分类提供更多可用信息。为了保持多分辨率表示之间的相关性并去除它们的冗余性,采用多重集典型相关分析对其进行融合,获得统一的特征矢量。融合后的特征矢量有效继承了各个分辨率的鉴别力,有利于提高识别算法的精度和效率。采用稀疏表示分类作为基础分类器对测试样本进行类别判断。在MSTAR公开SAR图像数据集上对提出方法进行了性能测试,实验结果验证了所提方法的有效性。
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