基于曲線波變換和核支撐矢量機(jī)的SAR自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf

1、機(jī)器學(xué)習(xí)和多尺度幾何分析理論已經(jīng)滲透于多個(gè)學(xué)科，并在信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘、自動(dòng)控制等領(lǐng)域取得了豐富的成果。本文就是利用Curvelet變換和核機(jī)器學(xué)習(xí)方法研究SAR(Synthetic Aperture Radar)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別，以及SAR遮擋目標(biāo)識(shí)別的相關(guān)問(wèn)題，針對(duì)識(shí)別過(guò)程中的目標(biāo)特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)兩個(gè)方面完成了如下工作：
　　 1.針對(duì)SAR目標(biāo)特征提取問(wèn)題，提出了基于曲線波變換的SAR自動(dòng)目標(biāo)

2、識(shí)別方法。該方法利用Curvelet變換，對(duì)目標(biāo)提取區(qū)域和輪廓兩部分特征，其中輪廓信息可以彌補(bǔ)由于分割導(dǎo)致區(qū)域信息提取的誤差。將輪廓和區(qū)域特征二者結(jié)合作為SAR目標(biāo)的最終特征，進(jìn)而利用支撐矢量機(jī)進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的算法有效的提取了目標(biāo)信息，提高了識(shí)別率。本文將該方法用于SAR遮擋目標(biāo)的識(shí)別，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法對(duì)于遮擋目標(biāo)的識(shí)別問(wèn)題同樣具有較好的穩(wěn)定性與有效性。
　　 2.鑒于小波的時(shí)頻多分辨特性和良好的逼近特性，

3、將小波與核支撐矢量機(jī)結(jié)合起來(lái)，構(gòu)造了Meyer小波核，并將其用于SAR目標(biāo)識(shí)別。小波函數(shù)的使用彌補(bǔ)了高斯核支撐矢量機(jī)對(duì)帶有奇異點(diǎn)函數(shù)曲線逼近的缺陷，而對(duì)于光滑函數(shù)，小波核的逼近性能與高斯核相當(dāng)(在同一數(shù)量級(jí))。回歸估計(jì)實(shí)驗(yàn)和SAR目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所構(gòu)造的小波核具有良好的回歸估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別性能。該核函數(shù)的構(gòu)造為應(yīng)用核機(jī)器學(xué)習(xí)方法提供了更多可供選擇的核函數(shù)。
　　 3.由于不同的核函數(shù)決定不同特征空間，小波核可張成一維空間