Сравнение алгоритмов классификации в задаче распознавания объектов на радарных изображениях базы MSTAR

Abstract

Настоящая работа посвящена сравнению качества работы ряда известных алгоритмов классификации в задаче распознавания локальных объектов на радарных изображениях. В сравнении используются следующие алгоритмы классификации: дерево решений; байесовский классификатор для нормального распределения; метод ближайшего соседа; метод опорных векторов (SVM). В качестве предварительной обработки изображений, полученных радаром с синтезированной апертурой, используются нормализация ориентации распознаваемого объекта и метод главных компонент. Исследование проводится на объектах из базы радиолокационных снимков MSTAR. В работе представлены результаты проведенных исследований.