【摘 要】
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随着红外传感器的性能提升和应用普及,获取同一场景下同一目标的多视角图像成为可能.为此,提出联合多视角红外图像的目标识别方法.首先对多视角红外图像进行聚类分析,获取多个视角子集.在每个视角子集中,红外图像具有较强的相关性.对于不同的视角子集,它们相对独立.为充分利用这种相关性和独立性,采用联合稀疏表示(JSR)对单个视角子集进行决策.特别地,对于只包含一个视角的子集,则直接采用经典的稀疏表示分类(SRC)进行处理.对于不同视角子集获取的决策结果,基于线性加权的思想进行融合处理,并根据融合后的决策变量判决多视
【机 构】
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西安思源学院工学院,陕西西安710038;西安斯坦仪器股份有限公司,陕西西安710065
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随着红外传感器的性能提升和应用普及,获取同一场景下同一目标的多视角图像成为可能.为此,提出联合多视角红外图像的目标识别方法.首先对多视角红外图像进行聚类分析,获取多个视角子集.在每个视角子集中,红外图像具有较强的相关性.对于不同的视角子集,它们相对独立.为充分利用这种相关性和独立性,采用联合稀疏表示(JSR)对单个视角子集进行决策.特别地,对于只包含一个视角的子集,则直接采用经典的稀疏表示分类(SRC)进行处理.对于不同视角子集获取的决策结果,基于线性加权的思想进行融合处理,并根据融合后的决策变量判决多视角红外图像所属的目标类别.因此,所提方法在分析多视角红外图像内在关联性的基础上,分别对局部相关性和整体的独立性进行考察,并通过决策层的融合将两者融为一体,提高了最终决策的可靠性.实验中,在采集的多类交通车辆红外图像上进行识别,分别在原始图像、加噪声图像以及部分遮挡图像上对方法进行测试和验证,经过对比分析验证了提出方法的有效性.
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