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目标识别中的信息融合技术
被引:4
作者
:
席学强
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
国防科技大学ATR实验室长沙
席学强
机构
:
[1]
国防科技大学ATR实验室长沙
来源
:
国防科技参考
|
1998年
/ 01期
关键词
:
目标识别;
特征级;
融合过程;
分类识别;
自适应神经网络;
决策级;
多传感器;
D O I
:
10.13943/j.issn1671-4547.1998.01.004
中图分类号
:
TP212 [发送器(变换器)、传感器];
学科分类号
:
080202 ;
摘要
:
本文介绍了目标识别的一般过程和不同融合过程(决策级、特征级和象素级)、比较了分类识别的主要方法:聚类分析、神经网络、物理模型、专家系统和模板法,阐述了目前在决策级分类融合中使用较多的经典推理,贝叶斯推理和D一S方法。最后还讨论了信息融合方法在图像目标识别中的应用问题。
引用
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页码:17 / 22
页数:6
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