[发明专利]一种基于K次奇异值分解字典学习的未知目标判别方法有效
| 申请号： | 202110532918.0 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113267757B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 周代英;骆军苏;晏钰坤;周爱霞 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01S7/41 | 分类号： | G01S7/41;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人： | 孙一峰 |
| 地址： | 611731 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于目标识别技术领域，具体的说是涉及一种基于K次奇异值分解字典学习的未知目标判别方法。本发明首先利用K次奇异值分解方法对训练一维距离像样本集进行字典学习获取过完备字典，然后基于过完备字典通过稀疏表示得到重构误差，实现对未知目标的判别。由于稀疏表示有效描述了一维距离像的稀疏性，而K次奇异值分解字典学习算法能够增强字典原子对目标一维距离像的重构能力，从而提高未知目标判别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 奇异 分解 字典 学习 未知 目标 判别 方法 | ||
【主权项】：
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