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极化干涉SAR变化检测判别
摘要： 相干变化检测（CCD）图像是通过几何配准、时间分离的一对复值合成孔径雷达（SAR）图像集计算得出的，它反映了两次观测之间像素级的等价性。CCD图像中的低相干值通常是由于对应像素的物理变化或低信噪比观测所致。CCD图像并不能直接反映导致低相干性的变化性质。本文提出了一种数学框架，用于区分CCD图像中不同类型的变化。我们利用极化干涉SAR（PolInSAR）数据的额外自由度和信息以及PolInSAR处理技术，定义了一个包含29维特征向量，该向量包含能够区分场景中不同类型变化的信息。我们还提出了两种可通过特征向量训练数据进行训练的变化类型判别函数，并通过一个示例图像集展示了针对三种不同类型变化的判别效果。此外，我们还通过接收者操作特征曲线、混淆矩阵和通过矩阵描述并表征了所提出的两种变化类型判别函数的性能。
关键词： 极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）、H/A/α滤波器、概率特征融合（PFF）模型、特征向量、相干变化检测（CCD）、最优相干性（OC）、H/A/α分解
更新于2025-09-23 15:23:52
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[智能系统与计算进展] 智能计算技术最新研究成果 第707卷（第五届ICACNI 2017会议录，第1卷）|| 一种改进的人脸识别框架
摘要： 近年来，模式识别领域尤其是人脸识别方向的研究人员取得了显著进展。如今计算机在人脸识别与验证任务中的表现已超越人脑。虽然多数人脸识别方法在特定条件下效果良好，但部分方法在准确度方面会出现异常表现。本文将人脸识别任务划分为分割、特征提取和分类三个子?？?，通过特征向量提取并建模人脸图像信息，利用统计分类器基于距离度量规范对特征向量计算所得权重进行分类。该系统识别准确率达96%，面对表情变化时标准差为0.662。
关键词： 特征向量、生物识别、人脸识别、模式识别、特征值、特征向量
更新于2025-09-04 15:30:14