作者：陈春林; 张礼; 刘学军sar目标识别型号识别树形信息字典稀疏表示字典学习
摘要：为了提高SAR图像的目标识别能力，在一般稀疏表示方法的基础上，提出了一种基于树形稀疏表示结构识别算法一稀疏表示树，以提高目标型号的识别准确率。稀疏表示树是由多个节点组成的树形分类器，在每个节点上设计针对该节点设计的稀疏表示字典和分类器。在单个节点上利用稀疏表示算法求解未知样本的特征向量，并按照重构误差最小原则实现目标型号识别。稀疏表示树方法根据父节点识别结果，将稀疏表示结果相似的样本型号作为子集传递到子节点，并设计新的字典和分类器进行识别。在MSTARSAR图像数据集上的实测结果表明，所构建的稀疏表示树与数据集数据分布情况一致，并且将目标型号识别率提高至84％，与传统的稀疏表示分类器方法相比，在不增加太多时间开销的条件下可有效提高目标型号的识别准确率。
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