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基于立体视觉的光谱聚类算法在目标识别中的研究: 收藏
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引用; 《激光杂志》2019年第5期40卷 23-26页; 作者：韩伟佳王国伟孙亚东李超然吉林农业大学信息技术学院长春130118 长春理工大学光电信息学院信息工程分院长春1301141; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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