基于KPCA与KFDA的SAR图像舰船目标识别

发布时间：2018-09-08 07:23

【摘要】：针对SAR图像中舰船目标识别的问题,提出了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和核Fisher判别分析(Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA)相结合的舰船目标识别算法。用核主成分分析的方法对实测的SAR舰船目标数据进行特征降维,再结合核Fisher判别分析法对降维后的样本数据进行多类别分类。将该方法用于对实测的四类舰船目标进行识别,平均识别率可达91.25%。实验结果表明,核主成分分析与核Fisher判别分析相结合的方法可提取目标的有效特征,在较低特征维数情况下获得较高的目标正确识别率。
[Abstract]:Aiming at the problem of ship target recognition in SAR image, a ship target recognition algorithm based on kernel principal component analysis (Kernel Principal Component Analysis,KPCA) and kernel Fisher discriminant analysis (Kernel Fisher Discriminate Analysis,KFDA) is proposed. The method of kernel principal component analysis (KPCA) is used to reduce the dimension of the measured SAR ship target data, and then the kernel Fisher discriminant analysis is used to classify the dimensionally reduced samples. The method is applied to the recognition of four kinds of ship targets, and the average recognition rate can reach 91.25%. The experimental results show that the kernel principal component analysis (KPCA) combined with kernel Fisher discriminant analysis can extract the effective features of the target and obtain a higher rate of correct target recognition under the condition of lower feature dimension.
【作者单位】： 海军航空工程学院电子与信息工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61179016)
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2229792