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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105373809B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510752844.6
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于非负最小二乘稀疏表示的SAR目标识别方法，其基于SAR图像的频谱特征作为识别特征，通过将测试样本投影到训练集上，在稀疏投影的过程中添加了非负约束，避免了因稀疏表示中的稀疏系数有正有负导致稀疏表示的数学描述不符合实际而对雷达目标识别造成干扰，同时使得稀疏解能更有效的反映目标在高维空间中的低维结构，通过稀疏重构过程来确定测试样本的类别，实现对雷达目标的识别，从而提高识别率，同时避免了对SAR图像目标进行方位角估计以及散焦或者信噪比等因素对目标识别造成的干扰，具有很好的噪声鲁棒性，能够有效提升雷达目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104732224B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201510163244.6
申请日：2015-04-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法，该方法能够有效提取SAR目标图像中携带的局部电磁散射特征信息，在不同的方位角下，每一类目标的电磁散射中心和散射强度都是不同的，因此，基于2D切片图计算出来的Zernike特征具有很强的鉴别性；同时，本发明的SAR目标识别方法应用了稀疏表示理论来进行识别，它可以很好的对输入特征进行重构，并且根据重构误差来做出判别。总体而言，本发明基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法把2D切片图的Zernike矩特征与SRC技术相结合，这样就可以很好的目标进行识别，并且具有良好的对噪声的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104899549A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510185593.8
申请日：2015-04-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于距离像时频图鉴别字典学习的SAR目标识别方法，其采用了SAR的距离像时频图作为识别特征，避免了由于目标运动导致散焦或者信噪比等因素造成图像质量不高时对目标识别效果的影响，通过鉴别字典学习联合进行字典学习和分类器训练，能够有效的提取雷达目标距离像时频数据中的特征信息，不仅有利于减少字典中的原子数目，降低稀疏编码过程中的运算复杂度，同时还有利于提高稀疏编码的精度，从而提高对雷达目标的识别准确率，并且整个识别过程中均不需要对SAR图像目标进行方位角估计，因此降低了识别复杂程度，也避免了识别准确性对目标方位角估计的依赖，同时具有良好的识别性能，能够帮助提升雷达目标识别的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN105373809A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510752844.6
申请日：2015-11-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256
Abstract: 本发明提供了一种基于非负最小二乘稀疏表示的SAR目标识别方法，其基于SAR图像的频谱特征作为识别特征，通过将测试样本投影到训练集上，在稀疏投影的过程中添加了非负约束，避免了因稀疏表示中的稀疏系数有正有负导致稀疏表示的数学描述不符合实际而对雷达目标识别造成干扰，同时使得稀疏解能更有效的反映目标在高维空间中的低维结构，通过稀疏重构过程来确定测试样本的类别，实现对雷达目标的识别，从而提高识别率，同时避免了对SAR图像目标进行方位角估计以及散焦或者信噪比等因素对目标识别造成的干扰，具有很好的噪声鲁棒性，能够有效提升雷达目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN104732224A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510163244.6
申请日：2015-04-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法，该方法能够有效提取SAR目标图像中携带的局部电磁散射特征信息，在不同的方位角下，每一类目标的电磁散射中心和散射强度都是不同的，因此，基于2D切片图计算出来的Zernike特征具有很强的鉴别性；同时，本发明的SAR目标识别方法应用了稀疏表示理论来进行识别，它可以很好的对输入特征进行重构，并且根据重构误差来做出判别。总体而言，本发明基于二维泽尔尼克矩特征稀疏表示的SAR目标识别方法把2D切片图的Zernike矩特征与SRC技术相结合，这样就可以很好的目标进行识别，并且具有良好的对噪声的鲁棒性。
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