Распознавание объектов на радиолокационных изображениях c использованием показателей сопряжённости и опорных подпространств
Автор: Жердев Денис Алексеевич, Казанский Николай Львович, Фурсов Владимир Алексеевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.39, 2015 года.
Бесплатный доступ
В работе предлагается метод распознавания объектов по изображениям радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА). В качестве меры близости используется так называемый показатель сопряжённости распознаваемого вектора с подпространством, образованным векторами класса из обучающего множества. Процедура распознавания при разбиении классов на подклассы строится на основе опорных подпространств. Рассматриваются различные процедуры «прореживания» обучающих классов путём исключения из них малоинформативных векторов с использованием показателя сопряжённости. Исследуется зависимость качества распознавания от размерности опорных подпространств. Приводятся результаты экспериментов, показывающие, что предлагаемый метод обеспечивает более высокое качество распознавания объектов по сравнению с методом опорных векторов.
Цифровая обработка изображений, радиолокационное изображение, распознавание
Короткий адрес: https://sciup.org/14059356
IDR: 14059356
Список литературы Распознавание объектов на радиолокационных изображениях c использованием показателей сопряжённости и опорных подпространств
- Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR) Public Dataset . -URL: https://www.sdms.afrl.af.mil/index.php?collection=mstar (дата обращения 01.03.2015).
- Zhao, Q. Synthetic aperture radar automatic target recognition with three strategies of learning and representation/Q. Zhao, J.C. Principe, V.L. Brennan, D. Xu, Zh. Wang//Optical Engineering. -2000. -Vol. 39(5). -P. 1230-1244.
- Diemunsch, J.R. MSTAR model-based automatic target recognition: search technology for a robust ATR/J.R. Diemunsch, J. Wissinger//Proceedings of SPIE 3370, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery V. -1998. -P. 481-492.
- Gallant, J.F. Automatic Target Recognition for Synthetic Aperture Radar/J.F. Gallant//The Royal Canadian Air Force Journal. -2013. -Vol. 2. -P. 8-18.
- Amoon, M. Automatic target recognition of synthetic aperture radar (SAR) images based on optimal selection of Zernike moments features/M. Amoon, G. Rezairad//IET Computer Vision. -2013. -Vol. 8(2). -P. 77-85.
- Novak, L.M. The Automatic Target-Recognition System in SAIP/L.M. Novak, G.J. Owirka, W.S. Brower, A.L. Weaver//Lincoln Laboratory Journal. -1997. -Vol. 10(2). -P. 187-202.
- Fulgham, D.A. DARPA Looks Anew at Hidden Targets/D.A. Fulgham//Aviation Week and Space Technology. -1997. -Vol. 146(1). -P. 56-57.
- Ross, T.D. Standard SAR ATR Evaluation Experiments using the MSTAR Public Release Data Set/T.D. Ross, S.W. Worrell, V.J. Velten, J.C. Mossing, M.L. Bryant//Proceedings of SPIE 3370, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery V. -1998. -P. 566-573.
- Mossing, J.C. An Evaluation of SAR ATR Algorithm Performance Sensitivity to MSTAR Extended Operating Conditions/J.C. Mossing, T.D. Ross//Proceedings of SPIE 3370, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery V. -1998. -P. 554-565.
- Keydel, E.R. MSTAR Extended Operating Conditions a Tutorial/E.R. Keydel, S.W. Lee, J.T. Moore//Proceedings of SPIE 2757, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery III. -1996. -P. 228-242.
- Sun, Y. Adaptive Boosting for Synthetic Aperture Radar Automatic Target Recognition/Y. Sun, Z. Liu, S. Todorovic, J. Li//Aerospace and Electronic Systems, IEEE Transactions on. -2007. -Vol. 43(1). -P. 112-125.
- Фурсов В.А. Тематическая классификация гиперспек-тральных изображений по показателю сопряжённости/В.А. Фурсов, С.А. Бибиков, О.А. Байда//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 1. -С. 154-158. -ISSN 0134-2452.
- Жердев, Д.А. Распознавание объектов по диаграммам рассеяния электромагнитного излучения на основе метода опорных подпространств/Д.А. Жердев, Н.Л. Казанский, В.А. Фурсов//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 3. -С. 503-510. -ISSN 0134-2452.
- Kottke, D.P. A Design for HMM-Based SAR ATR/D.P. Kottke, P.D. Fiore, K.L. Brown, J.K. Fwu//Proceedings of SPIE 3370, Algorithms for Synthetic Aperture Radar Imagery V. -1998. -P. 541-551.
- Rosin, P.L. Unimodal thresholding/P.L. Rosin//Pattern Recognition. -2001. -Vol. 34(11). -P. 2083-2096.
- Bishop, Ch.M. Pattern Recognition and Machine Learning/Ch.M. Bishop. -New York: Springer, 2006. -738 p.
