简介：针对典型目标识别问题,提出了一种基于投影寻踪的高光谱目标识别算法。先对高光谱图像进行最小噪声分离变换,计算出本征维度,同时对图像去噪,然后采用信息散度作为投影指标,对投影指标值自适应分割,得到所要提取的波谱曲线,最后用光谱角匹配识别出目标及其位置。高光谱图像验证结果表明,该方法有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地提取端元并识别出目标。
简介：目标识别与人工智能技术研究一直以来都是备受关注的前沿方向，在军用、民用领域都具有广泛的应用前景和潜在的经济价值，已成为一项极为重要和基本的技术。目标的探测与识别就是通过目标信息的“获取”、“处理”、“显示”、“传输”等途径实现目标的“探测”、“识别”和“辨识”，它是一门多学科综合的应用技术，其研究内容涉及传感器技术、信号提取、图像处理、模式识别、测试仿真等多个学科内容。
简介：在数据融合的基础上，以红外／毫米波双模传感器的智能融合结构为模型，将模糊神经网络与D-S证据理论相结合，提出了一种新的目标识别方法。该算法根据红外／毫米波传感器的性能及工作范围，构造模糊变量作为神经网络的输入，根据神经网络的不同输出判别目标的真伪，并利用D-S证据理论进行目标身份识别。仿真结果证明了该算法的可行性。
基于投影寻踪的高光谱典型目标识别算法
目标识别与人工智能高峰论坛征文通知
基于红外／毫米波双模融合的目标识别方法
