[发明专利]一种未知目标判别中的样本分布结构图特征提取方法有效
| 申请号： | 202110533137.3 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113191447B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 周代英;沈晓峰;廖阔;张瑛;冯健 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06V10/774;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未知目标判别中的样本分布结构图特征提取方法。本发明首先分析训练数据集中的样本分布结构，利用最近邻规则，构建一个样本分布结构图，通过采用拉普拉斯二次型矩阵的奇异分解，建立投影子空间进行样本分布结构图特征提取，实现对未知目标的判别。由于采用最近邻的分布结构，在非高斯分布的情况下，仍然能够获得高的判别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 未知 目标 判别 中的 样本 分布 结构图 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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