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基于小波矩特征的小波神经网络目标识别  
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【英文篇名】 Wavelet neural network in automatic target recognition based on wavelet moment
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【作者】 李晓兵; 孙晓丽; 夏良正;
【英文作者】 Li Xiaobing Shun Xiaoli Xia Lianzhen(Department of Automatic Control Engineering; Southeast University; Nanjing 210096; China);
【作者单位】 东南大学自动控制系; 东南大学自动控制系 南京;
【文献出处】 东南大学学报(自然科学版) , Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2006年 S1期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 自动目标识别; 小波矩; 小波神经网络;
【英文关键词】 automatic target recognition; wavelet moment; wavelet neural network;
【摘要】 提出一种具有尺度、平移与旋转不变性的目标识别方法.该方法首先提取目标图像的小波矩特征,然后与小波神经网相结合,构成一套目标识别系统.小波矩不变量不仅可以表示图像的全局特征,而且还能表示局部特征;而小波神经网络结合了小波分析和传统神经网络的优点,具有很强的学习能力和推广能力.因此基于小波矩的小波神经网络目标识别系统在进行目标识别时具有很大的优势.实验中使用该方法对4类飞机目标进行识别,实验结果证明其识别率高于其它的目标识别方法.
【英文摘要】 A method for automatic target recognition with invariance in translation,rotation and proportional transformation is proposed.This method extracts the wavelet moment features of the target image,and distinguishes them through wavelet neural network.The wavelet moment features represent not only the whole feature of the image,but also the local feature.The wavelet neural network combines the advantage of wavelet and neural network,and has greater ability of learning and generalizing.In the experiment,four ki...
【分类号】 TP183
【正文快照】 利用矩不变量进行图形识别是视觉及模式识别中的一种重要方法,在二维图像模式识别中应用很广.而传统的矩特征都是在整个图像空间中计算的,得到的是图像的全局特征,容易受到噪声的干扰.小波矩不变量可以克服这个缺点,不仅可以得到图像的全局特征,也可以得到图像的局部特征,因而?

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