论文部分内容阅读
为增强线性鉴别分析（LDA）在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析（2DNMSD）的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明：即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。