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一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法

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专利号 2018103775715 专利名称 一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法
专利类型 发明专利 国际分类
申请人 南京师范大学 申请地址
发明人 宁晨 申请日期 2018-04-24
下证状态 未知 更新时间 2025-01-09 14:14:52
专利摘要 本发明公开了一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法,该方法首先提取红外目标多尺度单演特征,包括:基于单演信号幅度信息的目标能量特征、基于单演信号相位信息的目标结构特征、及基于单演信号方向信息的目标几何特征。第二,针对提取的多尺度单演特征维度较高且可能存在信息冗余,采用主分量分析方法,对其进行降维。第三,将降维后的多尺度单演特征向量映射到统一核空间,实现不同特征在核空间的自适应融合。最后,构造基于多尺度单演特征的多核学习分类器,实现目标分类。本发明基于单演滤波的思想,提出了基于单演信号幅度、相位、和方向的多类红外目标特征提取方法,然后结合多核学习,有效提高了红外目标识别的性能。

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