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【24h】

Comparison of polynomial network and model-based target recognition

机译：多项式网络与基于模型的目标识别的比较

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Abstract: Model-based and data-driven approaches to automatic target recognition each provide a methodology to determine the class of an unknown target. Model-based recognition is a goal-driven approach that compares a representation of the unknown target to a reference library of unknown targets. A comparator algorithm determines a degree of `match' to each reference target. Data-driven approaches use a numeric algorithm to process a set of characterization features to produce a class likelihood estimate. Each approach has advantages and limitations that should be considered for a specific implementation. This research compares a specific implementation of each of these approaches developed for an automatic target recognition system that processes multi- spectral imagery representing military targets. To provide a valid baseline to compare the performance of each approach, a common target set, characterization feature set, and performance metrics are considered.!18
机译：摘要：基于模型和数据驱动的自动目标识别方法都提供了一种确定未知目标类别的方法。基于模型的识别是一种目标驱动的方法，可将未知目标的表示与未知目标的参考库进行比较。比较器算法确定与每个参考目标的“匹配”程度。数据驱动的方法使用数值算法来处理一组表征特征，以产生类似然估计。每种方法都有优点和局限性，应针对特定的实现进行考虑。这项研究比较了为自动目标识别系统开发的每种方法的具体实现，该系统可以处理代表军事目标的多光谱图像。为了提供一个有效的基线来比较每种方法的性能，需要考虑一个共同的目标集，特征化功能集和性能指标。！18

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