一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于单演特征与多核学习的红外目标识别方法，该方法首先提取红外目标多尺度单演特征，包括：基于单演信号幅度信息的目标能量特征、基于单演信号相位信息的目标结构特征、及基于单演信号方向信息的目标几何特征。第二，针对提取的多尺度单演特征维度较高且可能存在信息冗余，采用主分量分析方法，对其进行降维。第三，将降维后的多尺度单演特征向量映射到统一核空间，实现不同特征在核空间的自适应融合。最后，构造基于多尺度单演特征的多核学习分类器，实现目标分类。本发明基于单演滤波的思想，提出了基于单演信号幅度、相位、和方向的多类红外目标特征提取方法，然后结合多核学习，有效提高了红外目标识别的性能。