基于数据加长和NFL分类器的距离像识别

摘要

由于外推误差的存在,外推距离像的幅度与实际情况存在较大差异,从而导致其识别性能下降。给出了一种新的距离像预处理技术-数据加长,有效减小了距离像相关对齐的误差;并针对距离像分布的特点,提出在距离像模板的局部方位区域内对模板进行扩充,使得最近邻特征线分类器的运算量大为降低,而识别性能却得到了提高;最后将数据加长与改进的最近邻特征线(NFL)分类器结合起来对距离像进行识别,基于实测数据的实验结果验证了方法的有效性。