SAR图像目标识别的稀疏表示与支持向量机决策融合方法

"本文提出了一种结合稀疏表示（SR）和支持向量机（SVM）的决策融合方法，用于合成孔径雷达（SAR）图像目标识别。首先，文章介绍了基于匹配追踪（MP）解的快速SR分类器（FSR-C）。在FSR-C中，字典由训练图像构成。通过MP算法，测试图像仅找到一个非零的SR系数元素，然后根据这个非零元素的位置对测试图像进行分类。为了进一步提高识别精度，选择了SVM分类器（SVM-C），在此分类器中，提取主成分分析（PCA）特征，并利用SVM寻找最优的线性分离超平面。" 在SAR图像目标识别中，稀疏表示是一种有效的技术，它能够将复杂的图像数据转换成简洁的、具有稀疏性的表示形式。在这种表示下，图像可以被表示为训练样本的线性组合，其中大多数元素为零，少数几个非零元素对应于最相关的训练样本。匹配追踪算法是实现稀疏表示的一种快速方法，它通过迭代过程找到最匹配的训练样本来构建图像的稀疏表示。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，特别适用于小样本和高维空间的数据。在SVM中，通过最大化类别间隔来寻找一个最优的超平面，从而实现分类。在SAR图像识别中，SVM可以有效地处理非线性问题，通过核函数将数据映射到高维空间，使得原本难以区分的样本在新的空间中变得可分。 决策融合是将多个分类器的结果进行整合，以提高整体识别性能的技术。在这个场景下，FSR-C和SVM-C的决策结果被融合，以利用两者的优势互补。FSR-C可能在速度上有优势，而SVM-C则可能在复杂模式识别上表现更优。通过结合这两种方法，可以提高对SAR图像中目标的识别准确性和鲁棒性。 主成分分析（PCA）是一种常见的特征提取方法，它通过线性变换将原始数据转换成一组各维度线性无关的表示，可用于降维和去除噪声。在SVM-C中，PCA可以用来减少特征空间的维度，同时保留最重要的信息，有助于提高分类效率和准确性。 本文的研究集中在如何利用稀疏表示和SVM的决策融合来优化SAR图像的目标识别。通过快速SR分类器和SVM分类器的结合，以及PCA特征提取，提高了识别系统的性能，为SAR图像分析提供了有力的工具。