基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外圖像目標(biāo)識別研究.pdf

1、由于紅外成像技術(shù)的迅猛發(fā)展及其在軍事方面的廣闊應(yīng)用前景，紅外圖像處理技術(shù)已成為當(dāng)今各相關(guān)行業(yè)研究的熱點。紅外成像制導(dǎo)技術(shù)是當(dāng)代精確制導(dǎo)技術(shù)發(fā)展的主流和方向，紅外圖像識別技術(shù)的研究是其中的重要內(nèi)容。
　　近年來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的建模與辨識。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)識別的已有成果，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能進行了分析，提出將PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于紅外圖像目標(biāo)識別

2、研究，并給出應(yīng)用的方法步驟。
　　針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模式識別時，網(wǎng)絡(luò)的泛化能力較低，在訓(xùn)練過程中可能陷于局部最小，以及無法確定隱層神經(jīng)元數(shù)的問題，從而將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于模式識別進行目標(biāo)選擇。通過逼近訓(xùn)練樣本特征的概率密度函數(shù)，概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的性能。同時，能夠提供分類結(jié)果的可信度。
　　在文中，描述了特征提取和定義了不變矩的轉(zhuǎn)換，并給出了選取這些特征作為輸入的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，最后，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用實際樣本測試它的