一种奇异值与PNN结合的飞机目标识别方法

作者：潘锦东; 李新德

来源：航空兵器, 2013, (01): 45-50.

DOI：10.19297/j.cnki.41-1228/tj.2013.01.010

• 奇异值
• 飞机目标
• 概率神经网络
• 二值化图像
• 目标识别 singular value
• airplane target
• probabilistic neural network
• binary image
• target recognition

针对现有目标识别方法正确率不高及速度不快等问题做了积极的探索,提出了一种将图像轮廓的奇异值与概率神经网络(PNN)相结合的飞机目标识别方法。首先,对数据进行压缩,提取二值化图像目标的轮廓并进行离散化;然后计算离散点到目标质心的距离,以此构造目标循环矩阵并提取它的奇异值特征量,作为目标的特征;接着构建PNN网络,以奇异值为特征量输入,对它进行训练;最后利用训练好的PNN网络分类器对待测目标进行识别。在仿真实验中,该方法使识别率和处理速度得到了很大的提高,证明了该方法的有效性。

• 单位
  东南大学