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【24h】

Automatic Target Recognition in Ultra-Wideband 3-D images for Concealed Weapon Detection

机译:用于隐藏武器检测的超宽带3D图像中的自动目标识别

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摘要

Possibility to use computer vision in order to replace human operators in ultra-wideband (UWB) security screeningrnsystems is investigated. A target recognition technique for 3-D UWB images is introduced. Spatial spectrumbasedrnfeatures extracted from 3-D UWB images are used for object classification. An artificial neural network tornrecognize patterns of 3-D spatial frequencies of concealed weapons is developed and trained. The feasibility ofrndeveloping a practical automated detection algorithm for UWB 3-D imaging systems is demonstrated experimentally.
机译:研究了使用计算机视觉代替超宽带(UWB)安全检查系统中的操作员的可能性。介绍了一种3D UWB图像的目标识别技术。从3-D UWB图像提取的基于空间频谱的特征用于对象分类。开发并训练了一种能够识别隐藏武器的3-D空间频率模式的人工神经网络。实验证明了为UWB 3-D成像系统开发实用的自动检测算法的可行性。

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