【摘 要】
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提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合
【基金项目】
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2017年度江西省高校人文社会科学研究青年项目:大数据时代基于云平台的数字化混合式教学研究与应用(编号:JY17248),2017年江西省高等学校教学改革研究课题:基于巴班斯基理论的电商专业平面设计类课程混合式教学研究(编号:JXJG-17-77-6).
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提出多视角SAR图像联合决策的目标识别方法。多视角SAR图像对于描述目标具有互补性,因此可以为目标识别提供更丰富的鉴别信息。考虑到参与融合的部分视角可能对最终决策融合的贡献较弱。本文在多视角SAR图像的决策融合中引入鉴别分析。对于单个视角的SAR图像,首先基于支持向量机分类器进行分类,根据输出的决策值定义当前视角的可靠度。然后,采用门限判决的方式选取可靠性较强的视角,并基于贝叶斯决策融合对选取视角的分类结果进行联合决策从而判定目标类别。基于MSTAR数据集进行目标识别实验验证提出方法的有效性。
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