基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

被引：17

作者：

王世晞

贺志国

机构：

[1] 国防科技大学电子科学与工程学院

来源：

国防科技大学学报 | 2008年 / 03期

关键词：

目标识别; 特征提取; PCA; 合成孔径雷达; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.52 [数据、图像处理及录取];

学科分类号：

080904 ; 0810 ; 081001 ; 081002 ; 081105 ; 0825 ;

摘要：

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一。从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法。该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类。实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理。

引用

页码：136 / 140

页数：5