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高阶统计量在水下目标识别中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
利用了高阶统计量进行特征提取的方法,着重研究了采用双谱分析的方法提取舰船辐射噪声,给出了双谱矩阵处理的峰值化算法,提取了47维的特征向量并利用BP神经网络对他们进行训练与识别,结果表明,A类目标的正确识别率为83%,B类目标为88%,C类目标为85.19%,D类目标为85.7%。 相似文献
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利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%. 相似文献
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