【摘 要】
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分析了用于多类分类问题的Adaboost算法的基本原理,给出了一种基于Adaboost M2的SAR自动目标识别方法,用PCA(PrimaryComponent Analysis)方法提取目标频域特征,在不同方位窗
【机 构】
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中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室,300300
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分析了用于多类分类问题的Adaboost算法的基本原理,给出了一种基于Adaboost M2的SAR自动目标识别方法,用PCA(PrimaryComponent Analysis)方法提取目标频域特征,在不同方位窗内建立Adaboost M2分类器,以MSATAR(Moving and StationaryTarget Acquisition and Recognition)实测SAR地面目标图像作为实验数据,利用Adaboost M2分类器对目标进行分类,实验结果表明,Adaboost M2分类器可有效地用于SAR自动目标识别,同时对目标的成像方位变化具有更好的鲁棒特性。
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