基于隨機(jī)觀測向量的目標(biāo)檢測與分類.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、壓縮感知(Compressive Sensing，簡稱CS)，是一個介于數(shù)學(xué)和信息科學(xué)的新方向。根據(jù)壓縮感知在圖像重構(gòu)方面的應(yīng)用，本文發(fā)掘了壓縮感知在目標(biāo)檢測，SAR圖像目標(biāo)分類，高光譜圖像分類方面的應(yīng)用包含以下具體內(nèi)容：
　　 (1)提出一種針對自然圖像的隨機(jī)觀測向量的目標(biāo)檢測方法。通過混合因子分析(Mixture of Factor Analyzers，MFA)學(xué)習(xí)出目標(biāo)的概率密度函數(shù)，將目標(biāo)的概率密度函數(shù)作為目標(biāo)的先驗知識

2、加入到重構(gòu)過程，這樣目標(biāo)相對于背景被重構(gòu)的更加清晰從而被突出，達(dá)到在重構(gòu)圖像的同時定位目標(biāo)的目的。
　　 (2)利用MSTAR(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)數(shù)據(jù)庫中每一類目標(biāo)形成非線性，光滑流形以及隨機(jī)投影以高概率保持流形結(jié)構(gòu)這一事實提出一種新的針對MSTAR數(shù)據(jù)庫的SAR圖像目標(biāo)分類方法。
　　 (3)根據(jù)高光譜圖像數(shù)據(jù)的特性：數(shù)據(jù)維

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