[发明专利]快速移动场景中的目标分类识别方法及分类器获取方法有效
| 申请号： | 201310338002.7 | 申请日： | 2013-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN103400159A | 公开（公告）日： | 2013-11-20 |
| 发明（设计）人： | 宋恩亮;张学渊;石君;袁晓兵;李宝清 | 申请（专利权）人： | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/66 | 分类号： | G06K9/66;G06K9/00 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所 31219 | 代理人： | 余明伟 |
| 地址： | 200050 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种快速移动场景中的目标分类识别方法及分类器获取方法，该识别方法包括：计算典型快速移动场景中目标样本的信噪比动态范围和不同信噪比条件下目标样本的种类特征，确定信噪比的划分级数N和划分界限，将信噪比动态范围划分为N个归类区间；将分别归类于N个不同的归类区间的N个目标样本信号进行特征提取和优化，获得目标样本的特征数据集；将特征数据集分别输入既定的分类器进行训练，获得与N个归类区间一一对应的N组分类器参数，进而获得N个目标分类器；将待分类的目标信号的特征数据输入与自身所属信噪比级数对应的目标分类器中进行识别，获得分类结果。本发明有效提高了目标离传感器较远、信噪比较低情况下的识别率。 | ||
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【主权项】：
一种快速移动场景中的目标分类识别方法，其特征在于，所述快速移动场景中的目标分类识别方法包括：计算典型快速移动场景中目标样本的信噪比动态范围DSNR和不同信噪比条件下目标样本的种类特征DCHA，确定典型快速移动场景中信噪比的划分级数N和划分界限，将信噪比动态范围DSNR划分为N个归类区间，N≥2；将分别归类于N个不同的归类区间的N个目标样本信号进行特征提取和优化，获得典型快速移动场景中目标样本的特征数据集CHA1～CHAN；将所述特征数据集CHA1～CHAN分别输入既定的分类器进行训练，获得与N个归类区间一一对应的N组分类器参数PCLA‑1～PCLA‑N，进而获得用于典型快速移动场景中目标识别的N个目标分类器CLA1～CLAN；将典型快速移动场景中待分类的目标信号X的特征数据CHAX输入与目标信号X所属信噪比级数对应的目标分类器中进行识别，获得待分类的目标信号的分类结果。
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