文献类型：期刊文章

作　　者：韩伟佳[1] 王国伟[1] 孙亚东[1] 李超然[2]

HAN Weijia;WANG Guowei;SUN Yadong;LI Chaoran(College of Information Technology,Jilin Agricultural University,Changchun 130118,China;Information Engineering College,College Of Optical and Electronical Information,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130114,China)

机构地区：[1]吉林农业大学信息技术学院,长春130118 [2]长春理工大学光电信息学院信息工程分院,长春1301141

出　　处：《激光杂志》

基　　金：吉林省自然科学基金

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：5

起止页码：23-26

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了降低伪目标引起的误检率,提高系统在复杂环境中的目标识别能力,设计了一种基于立体视觉分析的光谱聚类算法,该算法在结合待测目标几何特性的基础上完成光谱聚类分析,从而实现通过立体视觉作为边界条件的方式消除伪目标的干扰。实验采用TEL-2000型成像光谱仪采集的目标区域图像作为样本与检测数据,分别对不同条件下的目标光谱特征值、非目标光谱特征值以及相关系数进行检测分析,对比目标与伪目标的识别效果。结果显示,目标光谱特征参数个数越多,目标检出概率越大,但伪目标误检概率也较大;非目标光谱特征参数越多,伪目标误检概率越小,但目标检出概率降低;当u=6,v=4,η=0. 6时,识别效果最好。该算法能够保证高目标检出率时实现误检率的有效降低值。

关 键 词：目标识别 谱聚算法  立体视觉分析  识别概率  

分 类 号：TP391.41] O433[计算机类]