【摘 要】
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针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中的特征提取和分类决策问题,提出了基于多模态聚类和和决策融合的方法.采用二维经验模态分解对SAR图像进行分解,获得多个模态表征结果,实
【机 构】
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南京工业大学浦江学院,南京211200;南京信息工程大学计算机与软件学院,南京210044
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针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别中的特征提取和分类决策问题,提出了基于多模态聚类和和决策融合的方法.采用二维经验模态分解对SAR图像进行分解,获得多个模态表征结果,实现目标特性的多层次描述.基于多个模态的内在相关性进行聚类,获得若干模态子集.基于联合稀疏表示分别对各个模态子集进行分类,获得相应的重构误差矢量.利用线性加权融合对各个模态子集的结果进行融合,最终对测试样本的类别进行决策.基于MSTAR数据集开展实验,结果表明,该方法在标准操作条件下的有效性和扩展操作条件下的稳健性.
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