%0 Journal Article
%T Target recognition in SAR images using sparse representation based on feature space<br>基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别
%A WANG Yanxi
%A ZHANG Gong
%A <br>王燕霞
%A 张弓
%J 重庆邮电大学学报(自然科学版)
%D 2012
%I 
%X 通过对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像的统计特性分析，提出一种基于特征参数稀疏表示的SAR图像目标识别算法，有效地解决了图像域稀疏表示识别算法存在的高维问题。由低维高精度的广义二维主分量特征构成过完备字典，基于Fisher线性判别准则对该字典进行学习优化，使得类内更紧凑，类间更分开，同时降低了稀疏求解的复杂度。求解测试样本在优化字典下的稀疏表示系数，根据系数矢量的能量特征完成分类识别。MSTAR（moving and stationany target acquisition and recognition）实测SAR图像数据实验的结果表明，该方法稀疏求解复杂度低，并且只需简单的SAR图像预处理即可有效地提高识别的准确率和速度
%K 合成孔径雷达（SAR）图像
%K 广义二维主分量分析（G2DPCA）
%K 目标识别
%K 稀疏表示
%K 移动和静止目标获取与识别（MSTAR）
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=96E6E851B5104576C2DD9FC1FBCB69EF&jid=5C2694A2E5629ECD6B59D7B28C6937AD&aid=4561954BE0A0F99D454F1611B6EE87DF&yid=99E9153A83D4CB11&vid=B91E8C6D6FE990DB&iid=38B194292C032A66&sid=51C74DF6A16DA45B&eid=C2F76551C0111538&journal_id=1673-825X&journal_name=重庆邮电大学学报(自然科学版)&referenced_num=0&reference_num=0