稀疏相关指数在SAR图像特征选择中的应用

摘要：

采用正则化多任务稀疏表示(RMTSR)模型,即在多个特征域中进行图像稀疏表示,并约束稀疏向量的结构相同的方法,可实现SAR图像目标识别,但多特征的弱关联可能导致模型的目标识别正确率较低.将稀疏相关指数(SCI)用于衡量任务关联强弱,然后推导出非线性相关信息熵(NCIE),选择相关性强的特征组合.最后,在MSTAR数据集上进行实验,从特征冗余性和目标识别性能两个方面分析基于SCI的特征选择方法.结果表明:训练样本减半时,选择的特征组合能达到91.09％的识别正确率;训练样本为1/4时,识别正确率为89.89％.

关键词：SAR图像特征、目标识别、稀疏相关指数、非线性相关信息熵

所属期刊栏目：39

分类号：TN959.1

在线出版日期：2023-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32