利用样本向量空间位置关系的目标识别方法 target recognition based on space location relationship of the sample vector.pdfVIP

第33 卷第2 期 光电工程 Vol.33, No.2 2006 年2 月 Opto-Electronic Engineering Feb, 2006 文章编号 1003-501X(2006)02-0016-04 利用样本向量空间位置关系的目标识别方法 1 2 1 1 陈 谋 梅 蓉 姜长生 吴庆宪 ( 1. 南京航空航天大学 自动化学院 江苏 南京 210016 2. 南京森林公安高等专科学校 刑事侦查系 江苏 南京 210046 ) 摘要 利用样本向量的空间位置关系 对目标识别方法进行研究 根据样本向量最小夹角给出了 可分类识别率的定义 且应用样本向量间的夹角对样本向量进行筛选 获得了更有利于分类的样 本 在此基础上提出了样本向量最小夹角识别算法 以及对样本向量最小夹角和最短距离进行综 合的目标识别算法 为了进一步提高识别效果 将特征线之间的最小夹角引入到识别算法当中 所研究的目标识别算法应用到飞机目标识别 若采用奇异值特征作为样本可以得到90. 0% 以上的 识别率 而采用颜色特征作为样本则可以得到92. 5% 以上的识别率 关键词 目标识别 向量空间 最小夹角识别 样本筛选 中图分类号 TP391 文献标识码 A Target recognition based on space location relationship of the sample vector 1 2 1 1 CHEN Mou MEI Rong JIANG Chang-sheng WU Qing-xian (1. Automation College , Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China; 2. Criminal Scout Department, Nanjing Forest Public Security College, Nanjing 210046, China ) Abstract :A target recognition method is studied based on spatial location relationship of the sample vector. The definition of classifiable recognition rate is given according to the minimum angle of the sample vectors, and then the all samples are selected to obtain the samples which are easy to classify. At the same time, the sample recognition algorithms with minimum angle of vector are proposed and the sample integration recognition algorithms with minimum angle and distance of vector are given. For improving the effect of the target recognition, the minimum angle