一種抗噪聲激光主動(dòng)成像目標(biāo)識(shí)別方法_第1頁(yè)
一種抗噪聲激光主動(dòng)成像目標(biāo)識(shí)別方法_第2頁(yè)
一種抗噪聲激光主動(dòng)成像目標(biāo)識(shí)別方法_第3頁(yè)
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PCA算法提取目標(biāo)特征，采SVM分類(lèi)器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地抵御關(guān)鍵詞：抗噪聲；激光主動(dòng)成像；目標(biāo)識(shí)別；PCA算法；SVM器PCASVM分類(lèi)器對(duì)目PCA算法是一種重要的特征提取方法，它可以將高維的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Materialsandsigmoid函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)PCA算法對(duì)圖像進(jìn)行特征提取，得到目標(biāo)的主要特征，減少SVM分類(lèi)器的輸入，訓(xùn)練分類(lèi)器，建立目標(biāo)識(shí)別使用測(cè)試圖像對(duì)目標(biāo)識(shí)別模型進(jìn)行測(cè)試，評(píng)估識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)環(huán)境為Matlab2014b平臺(tái)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集為WPI目標(biāo)庫(kù)。PCASVMWPI200張，分別進(jìn)行特征提取和分類(lèi)器訓(xùn)練。測(cè)試集采用了來(lái)自WPI目標(biāo)庫(kù)中的50張圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：效地抵御噪聲干擾，噪聲強(qiáng)度為0.05時(shí)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了94%。PCASVM分類(lèi)器進(jìn)行目標(biāo)識(shí)

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