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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        基于立體視覺(jué)的光譜聚類(lèi)算法在目標識別中的研究
        
						
        韓偉佳; 王國偉; 孫亞?wèn)|; 李超然  吉林農業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院; 長(cháng)春130118; 長(cháng)春理工大學(xué)光電信息學(xué)院信息工程分院; 長(cháng)春1301141
        

					
        
					
        摘要：為了降低偽目標引起的誤檢率,提高系統在復雜環(huán)境中的目標識別能力,設計了一種基于立體視覺(jué)分析的光譜聚類(lèi)算法,該算法在結合待測目標幾何特性的基礎上完成光譜聚類(lèi)分析,從而實(shí)現通過(guò)立體視覺(jué)作為邊界條件的方式消除偽目標的干擾。實(shí)驗采用TEL-2000型成像光譜儀采集的目標區域圖像作為樣本與檢測數據,分別對不同條件下的目標光譜特征值、非目標光譜特征值以及相關(guān)系數進(jìn)行檢測分析,對比目標與偽目標的識別效果。結果顯示,目標光譜特征參數個(gè)數越多,目標檢出概率越大,但偽目標誤檢概率也較大;非目標光譜特征參數越多,偽目標誤檢概率越小,但目標檢出概率降低;當u=6,v=4,η=0. 6時(shí),識別效果最好。該算法能夠保證高目標檢出率時(shí)實(shí)現誤檢率的有效降低值。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系激光雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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