【摘 要】
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为实现基于光学相关器的识别系统对运动目标尺寸的自适应识别，提出了采用最大平均相关峰高度综合鉴别函数(MACHSDF)来制作匹配滤波器，同时引入K-L变换降维以克服综合鉴别函数(SDF)维数灾难，优化匹配滤波器的性能;采用遗传算法优化神经网络的方法对相关峰进行判读，发挥两者优势，实现全局搜索，局部精确定位;在单帧图像处理的基础上，利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹一致性的特性，引入改进后的管道滤波
【机 构】
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西北核技术研究所，西安 710024 军械工程学院光学与电子工程系，石家庄 0500031 西北核
【出 处】
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中国兵工学会2009年光学与光电技术交流会
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为实现基于光学相关器的识别系统对运动目标尺寸的自适应识别，提出了采用最大平均相关峰高度综合鉴别函数(MACHSDF)来制作匹配滤波器，同时引入K-L变换降维以克服综合鉴别函数(SDF)维数灾难，优化匹配滤波器的性能;采用遗传算法优化神经网络的方法对相关峰进行判读，发挥两者优势，实现全局搜索，局部精确定位;在单帧图像处理的基础上，利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹一致性的特性，引入改进后的管道滤波方法区分噪声和目标，进一步提高了检测的正确性。实验结果表明，这种方法能很好地实现基于光学相关器的运动目标尺寸的自适应识别。
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