孙谦
- 作品数：2 被引量：3H指数：1
- 供职机构：西北工业大学电子信息学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>
- 基于判别性无穷模糊受限玻尔兹曼机模型的HRRP序列识别
- 2024年
- 针对雷达高分辨率距离像(High Resolution Range Profiles, HRRP)序列数据在受干扰或背景杂波严重时目标识别性能较差的问题,提出一种判别性无穷模糊受限玻尔兹曼机(Discriminative Infinite Fuzzy Re-stricted Boltzmann Machine, Dis-iFRBM)模型。该模型结合判别性受限玻尔兹曼机分类和无穷受限玻尔兹曼机模型复杂度自适应特点,汲取模糊神经网络在低信噪比环境下提取特征更稳定的优点,将模型参数从实数扩展为模糊参数,实现了对HRRP序列数据原始特征的更稳定提取以及对雷达目标的更稳健识别。通过对多个HRRP序列的识别实验,验证了Dis-iFRBM的识别稳定性以及鲁棒性,与其他模型的对比实验验证了所提模型在“噪声”环境中的有效性和优越性。
- 陈士超魏靖彪范俊魏玺章王泽朝孙谦刘明
- 关键词：高分辨率距离像目标识别噪声数据
- 三维重建中点云模型与纹理图像的配准被引量：3
- 2011年
- 研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图。由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度。目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大。为解决上述问题,在标准ICP(It-erative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法。通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵。采用真实数据进行仿真。实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考。
- 孙谦何明一
- 关键词：三维重建配准迭代最近点算法加权
