基于稀疏最小二乘支撑向量机的SAR目标识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN200910022648.8
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/66;G01S13/90
申请日期：
2009-05-22
申请人：
西安电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于稀疏最小二乘支撑向量机的SAR目标识别方法
申请号	CN200910022648.8	申请日期	2009-05-22
法律状态	权利终止	申报国家	中国
公开/公告日	2009-10-07	公开/公告号	CN101551856
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;6;;;G;0;1;S;1;3;/;9;0查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市太白路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	张向荣;焦李成;张一凡;侯彪;王爽;杨淑媛;周伟达;马文萍
代理机构	陕西电子工业专利中心	代理人	王品华;朱红星

摘要

本发明公开了一种基于稀疏最小二乘支撑向量机的SAR目标识别方法，它属于图像处理技术领域，主要解决现有方法识别SAR目标时间长的问题。其实现过程为：首先从选定的已知类别信息的目标图像和待识别图像分别进行特征提取，得到训练样本和测试样本；然后对训练样本采用增量学习和逆学习相结合的方法进行迭代训练，选出稀疏的支撑向量集合，得到该集合中支撑向量所对应的拉格朗日乘子和偏斜量；最后根据求出的支撑向量集合，支撑向量所对应的拉格朗日乘子和偏斜量，用分类决策函数对测试样本进行识别。本发明具有在识别精度相当的条件下，减少识别时间的优点，可用于SAR目标的检测和识别。

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