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基于谱回归降维的全视点卫星目标识别

刘正一  姜志国  孟钢  赵丹培  
【摘要】:卫星目标识别已经成为各国空间监视和攻防对抗的主要研究问题。为解决卫星目标视点剧烈变化的识别难题,提出一种基于谱回归降维的全视点卫星目标识别方法。算法对卫星图像提取347维特征,在高维特征空间采用谱回归降维,将原始高维特征投影到低维流形空间。最后在投影空间中对特征向量采用K近邻分类器进行识别。实验对BUAA-SID-share1.0卫星数据库20类卫星进行识别,达到91%的正确识别率。该方法相比实验其它方法在速度和识别率上都有大幅提高,表明提出的算法能够较好地发掘卫星全视点图像的内在结构关系,解决卫星目标视点变化的识别问题。

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