基于Spearman相关性特征再表达的目标检测方法
摘要:
本发明公开了基于Spearman相关性特征再表达的目标检测方法,涉及目标检测技术领域,包括特征特性分析与改进、Spearman相关性特征的目标检测和试验结果与分析。本发明分析了现有特征的幅度分布特性,修正了基于默认正态分布的归一化特征提取方式,进一步,提出了修正特征和新特征,对目标和海杂波有较好的分类能力。提出了基于Spearman相关性的广义线性分组方法,优化了组内特征的线性关系。并在此基础上,提出了基于B氏距离的组内特征再表达方法,将12维特征向量压缩为一个3维特征向量。此方法得到的3维特征,相较直接降维方法有更好的分类能力,且无主次关系,在三维特征空间中可以彼此补充。
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