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基于稀疏表示的多类融合样本中特定目标识别

查长军,韦穗,杨海蓉,丁大为   

  1. 安徽大学
  • 收稿日期:2013-03-04 修回日期:2013-03-18 发布日期:2013-06-20
  • 通讯作者: 韦穗

Special Object Recognition based on Sparse Representation in Multiclass Fusion Sample

  • Received:2013-03-04 Revised:2013-03-18 Published:2013-06-20

摘要: 针对WSN及轮廓检测系统的特点,给出了一种基于WSN的数据处理方法。该方法首先通过主分量分析提取样本特征,然后采用叠加方式对不同样本的特征进行融合,给出数学模型;并以此模型为基础,提出一种新的基于稀疏表示的多类融合样本中特定目标识别算法,该算法根据超完备字典下主要非零系数的分布情况识别出特定目标;数值仿真与实验结果验证了所提算法的有效性,综合性能优于传统方法。

关键词: 信息处理技术, WSN, 稀疏表示, 轮廓识别, 无人值守地面传感器

Abstract: According to the characteristics of WSN and the profile detecting system, a kind of methods of data processing based on WSN is proposed. Firstly, the method by principal component analysis extracted sample features, the features of different samples were then fused using accumulate mode and a mathematical model was proposed. On the basis of this model, a novel algorithm of special object recognition based on sparse representation in multiclass fusion sample was proposed by according to distribution of the main non-zero coefficient under a dictionary, and then the algorithm recognized the special target. Numerical simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, which means comprehensive performance was better than the traditional methods.

Key words: information processing , WSN, sparse representation, profiling recognition, unattended ground sensor

中图分类号: 

  • TN911.74
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