论文研究基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法.pdf

针对用wedgelets表示图像存在计算冗余和存储空间大的问题，提出一种快速的基于wedgelets的图像表示方法。采用与传统的自下而上的剪枝策略不同的四叉树剪枝算法，通过基于快速多叉数树搜索及仅用w

由于步态图像的复杂性,使得很多维数约简方法不能有效地应用于步态识别中。等距特征映射Isomap是一种很好的非线性维数约简算法,但在实际应用中该算法没有利用样本的类别信息,并存在泛化能力差的问题。在该算

针对稀疏表示用于目标跟踪时存在重构误差表示不够精确、目标模板更新错误等问题，提出一种改进的稀疏编码模型。该模型无需重构误差满足特定的先验概率分布，且加入对编码系数的自适应约束，可以取得更优的编码向量，

摘要: 对桥梁的识别研究，在军事上和民用上都具有很重要的意义，国内外与此相关的研究比较多，取得了一定效果，但 也存在适用范围不广，处理速度较慢等问题。本文基于红外图像的特性，运用迭代法选取阈值进行阈值

骨架能更有效地反映出目标的拓扑结构和细节变化,因而在三维目标识别中得到广泛应用,但存在的基于骨架的识别方法均要求骨架端点位于轮廓曲线上,并且识别精度受骨架端点排序的影响。针对该问题,提出了一种新的基于

针对目标识别效果评估，选取了评估指标及测度方法，使用模糊综合评判建立了一种开放的评估模型，该模型可以给出客观、定量化的评估结果，最后结合实测数据完成了仿真。

mei xue等人提出的将稀疏表示应用于目标跟踪中的论文，对研究tracking的人很有帮助

鉴于使用单一特征无法获得令人满意的分类效果以及SVM在小训练样本时具有良好的分类性能,提出了基于多种目标分解方法和SVM的极化SAR图像分类方法。首先对原始极化SAR图像使用多种目标分解方法进行处理,

针对统计模式识别和结构模式识别方法各自的局限性，提出一种基于多维数据多元图结构子模式表示（包括图形基元和特征基元表示）的模式识别方法，它体现了模式识别问题研究的一种新思维，具有鲜明的可视化特点。应用多

摘要：提出了一种基于小波分解和多分辨率分析的高温图像快速识别方法。首先通过小波分解降低原始图像直方图的灰度级，从而减小了分割阈值的搜索范围，再结合最大类间方差法计算分割阈值，这样可以快速找到分割阈值。