文档介绍：第 38 卷第 8 期自动化学报 Vol. 38, No. 8
2012 年 8 月 ACTA AUTOMATICA SINICA August, 2012
一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法
李新德 1 杨伟东 1 DEZERT Jean 2
摘要提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic works, PNN) 和 DSmT 推理(Dezert-Smarandache theory)
的飞机图像目标多特征融合识别算法. 针对提取的多个图像特征量, 利用数据融合的思想对来自图像目标各个特征量提供的
信息进行融合处理. 首先, 对图像进行二值化预处理, 并提取 Hu 矩、归一化转动惯量、仿射不变矩、轮廓离散化参数和奇异
值特征 5 个特征量; 其次, 针对 DSmT 理论中信度赋值构造困难的问题, 利用 PNN 网络, 构造目标识别率矩阵, 通过目标识
别率矩阵对证据源进行信度赋值; 然后, 用 DSmT 组合规则在决策级层进行融合, 从而完成对飞机目标的识别; 最后, 在目标
图像小畸变情形下, 将本文提出的图像多特征信息融合方法和单一特征方法进行了对比测试实验, 结果表明本文方法在同等
条件下正确识别率得到了很大提高, 同时达到实时性要求, 而且具有有效拒判能力和目标图像尺寸不敏感性. 即使在大畸变情
况下, 识别率也能达到 %.
关键词信息融合, 目标识别, Dezert-Smarandache 推理, 飞机图像, 概率神经网络
引用格式李新德, 杨伟东, Dezert Jean. 一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法. 自动化学报, 2012, 38(8): 1298−1307
DOI .
An Airplane Image Target0s Multi-feature Fusion Recognition Method
LI Xin-De1 YANG Wei-Dong1 DEZERT Jean2
Abstract This paper proposes an image target0s multi-feature fusion recognition method based on probabilistic neural
networks (PNN) and Dezert-Smarandache theory (DSmT). To aim at multiple features extracted from an image, the
information from them is fused. Firstly, the image is preprocessed with binarization and then multiple features are
extracted, such as Hu moments, normalized moment of inertia, affine invariant moments, discrete outline parameters and
singular values. Secondly, due to the difficulty of the co