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公开(公告)号：CN105868794A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610244344.6
申请日：2016-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/44
Abstract: 一种基于ISAR图像的舰船目标模糊识别方法，本发明涉及基于ISAR图像的舰船目标模糊识别方法。本发明的目的是为了解决现有技术采用均匀分段，对上层曲线的分段过于简单，同一结构内的曲线被分到不同的段中，造成段内均值和编码的误差，并且结构编码对上层结构曲线的描述也不够充分，造成识别准确率不高的问题。具体过程为：一、提取上层结构曲线；二、计算分段后的分段相对均值特征；三、使用训练样本估计构造目标类别模板；四、计算并得到待识别目标和目标类别模板的模糊集合形式及隶属度函数；五、计算待识别目标与不同类别模板的模糊集的贴近度，将待识别目标判定为贴近度最大的类别。本发明应用于舰船目标识别领域。
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公开(公告)号：CN105868794B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201610244344.6
申请日：2016-04-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于ISAR图像的舰船目标模糊识别方法，本发明涉及基于ISAR图像的舰船目标模糊识别方法。本发明的目的是为了解决现有技术采用均匀分段，对上层曲线的分段过于简单，同一结构内的曲线被分到不同的段中，造成段内均值和编码的误差，并且结构编码对上层结构曲线的描述也不够充分，造成识别准确率不高的问题。具体过程为：一、提取上层结构曲线；二、计算分段后的分段相对均值特征；三、使用训练样本估计构造目标类别模板；四、计算并得到待识别目标和目标类别模板的模糊集合形式及隶属度函数；五、计算待识别目标与不同类别模板的模糊集的贴近度，将待识别目标判定为贴近度最大的类别。本发明应用于舰船目标识别领域。
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