基于一种新证据组合和HMM的飞机目标识别方法

董清泉

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基于一种新证据组合和HMM的飞机目标识别方法

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考虑到可能的姿势多变化和飞机在飞行轨迹上外观的不同,图像的单一特征或图像的多特征融合传统方法在自动飞机识别变为无效.提出一种有效的算法,从一组连续图像中解决AAR的问题,称为SMF-ATR2,其利用了基于马尔科夫的序贯融合加上隐马尔可夫模型的方法,以达到多个特征融合(SMF-ATR1使用D-S理论加上HMM的融合方法).

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来源
《工业控制计算机》 |2016年第9期|83-84|共2页
作者
董清泉;
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作者单位

东南大学自动化学院;

江苏南京210096;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
飞机目标识别; 马尔科夫; 概率神经网络; 隐马尔科夫;

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