论文部分内容阅读
介绍了复值独立分量分析(Complex ICA)的基本原理和算法,提出了基于复值独立分量分析的目标识别方法并将其应用于多传感器融合的目标识别中。该方法首先利用快速独立分量分析算法(FICA)对目标训练集图像进行ICA分解,然后分别提取基于独立分量的训练集和测试集目标特征,采用线性判据对训练集目标特征进行分类训练,找到合理的分类阈值,最后对测试集图像进行分类识别。在本文的实验条件下,提出的方法获得了92.1%的识别准确率,远优于传统ICA方法的78.1%和PCA方法的76.2%。