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Aided Target Recognition using Hyperdimensional Manifolds

机译：使用超比歧管的辅助目标识别

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We explore the use of hyperdimensional manifolds on Automatic Target Recognition (ATR) using Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery. Data that occupies within a hyperdimensional space can be exploited using measures constrained along the inherent structure (manifold). When compared to multiple manifolds representing different classes, associations can be made by utilizing these constrained measures and data clusters to assign to the closest class. We also explore the use of sparsely estimated manifolds (limited training data) and its impact on ATR results on SAR imagery.
机译：我们探讨了使用合成孔径雷达（SAR）图像的自动目标识别（ATR）对自动目标识别（ATR）的超多幂歧管。可以使用沿着固有结构（歧管）约束的措施来利用在超比空间内占用的数据。与表示不同类别的多个歧管相比，可以通过利用这些约束度量和数据群集分配给最近的类来进行关联。我们还探讨了使用稀疏估计的歧管（有限的培训数据）及其对SAR Imagery的影响结果。

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