一种创新性激光图像三维目标识别算法.pdf

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1、第４４卷第６期激光与红外Ｖｏｌ．４４，Ｎｏ．６２０１４年６月ＬＡＳＥＲ＆ＩＮＦＲＡＲＥＤＪｕｎｅ，２０１４文章编号：１００１-５０７８（２０１４）０６-０６７６-０６·图像与信号处理·一种创新性激光图像三维目标识别算法１２李迎春，范有臣（１．装备指挥技术学院光电装备系，北京１０１４１６；２．装备指挥技术学院研究生院，北京１０１４１６）摘要：针对径向基神经网络在激光图像分类识别中识别率低及训练时间长的问题，提出粗糙集与神经网络相结合的方法，将粗糙集算法简约后的样本特征作为神经网络的前置输入。首先建立不同视点的激光主动成像三维仿真图像，然后提取１７个目标特征，并采用粗糙集

2、算法选择分类的属性，从１７个特征中筛选出５个影响决策的特征属性，最后选用４层径向基神经网络作为基本的网络结构，并采用在各层节点上与粗糙集相结合方法识别目标。仿真结果表明，结合粗糙集的集成神经网络方法识别正确率保持在８０％以上，与未结合粗糙集的神经网络相当，但训练与识别时间缩短１０倍以上。关键词：粗糙集；神经网络；激光图像；目标识别中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-５０７８．２０１４．０６．０１９３-Ｄｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｌａｓｅｒｉｍａｇｅｂａｓｅｄｏｎｒｏｕｇｈｓｅｔａｎｄｎｅｕｒ

3、ａｌｎｅｔｗｏｒｋ１２ＬＩＹｉｎｇ-ｃｈｕｎ，ＦＡＮＹｏｕ-ｃｈｅｎ（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＯｐｔｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，ｔｈｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＥｑｕｉｐｍｅｎｔＣｏｍｍａｎｄ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１４１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｏｗｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｌｏｎｇｔｒａｉｎｉｎｇｔｉｍｅｏｆｒａｄｉａｌｂ

4、ａｓｉｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｎｌａｓｅｒｉｍ-ａｇｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｒｏｕｇｈｓｅｔａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓａｐｐｌｉｅｄ，ｗｈｉｃｈｕｓｅｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄｂｙｒｏｕｇｈｓｅｔａｓｐｒｅ-ｉｎｐｕｔｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｌａｓｅｒａｃｔｉｖｅｉｍａｇｉｎｇｔｈｒｅｅ-ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｉｍ-ｕｌａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓｏｆｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｅｗｐｏｉｎｔｓａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ａｎｄｔｈｅ

5、ｎ１７ｔａｒｇｅｔｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ａｎｄ５ｃｈａｒａｃｔｅｒ-ｉｓｔｉｃａｔｔｒｉｂｕｔｅｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｄｅｃｉｓｉｏｎｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｕｓｉｎｇｒｏｕｇｈｓｅｔｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｒｏｍ１７ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ４ｌａｙｅｒＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄａｓｔｈｅｂａｓｉｃｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｒｏｕｇｈｓｅｔｍｅｔｈｏｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｔａｒｇｅｔｏｎｅａｃｈｌａｙｅｒｎｏｄｅｓ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔ

6、ｈａｔｃｏｒｒｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｒｅａｃｈｅｓｍｏｒｅ８０％，ｗｈｉｃｈｉｓｃｏｍｐａｒａｂｌｅｔｏｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｏｕｔｃｏｍｂｉｎｉｎｇｒｏｕｇｈｓｅｔ，ｂｕｔｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｉｍｅｉｓｓｈｏｒｔｅｎｅｄｂｙｍｏｒｅｔｈａｎ１０ｔｉｍｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｏｕｇｈｓｅｔ；ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｌａｓｅｒｉｍａｇｅ；ｔａｒｇｅｔａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ１引言探测器在不同方向角所呈现的图像姿态变化万千，基于激光图像信息的目标识别技术是激光主动目标到

7、成像探测器的距离不同使得目标在二维图像成像系统的关键技术之一。根据获取的激光图像进中的大小尺度不同，使得目标识别的难度大大增加。行三维目标识别时，目标在空间的姿态具有随机性：当从不同的视角去观察时，所看到的目标图像各不作者简介：李迎春（１９７３－），女，副教授，硕士生导师，主要从事相同，形状比较复杂，发射激光和成像探测器的方向光电信息处理，数字图像处理等方面的教学与科研工作。Ｅ-ｍａｉｌ：ｌｙｃ-ｚｓｑ＠１６３．ｃｏｍ及位置也随着成像平台不断运动，目标相对于成像收稿日期：２０１３-１０-１９激光与红外Ｎｏ．６２０１４李迎春等一种创新性激光图像三维目标