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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明提出了基于标签约束和邻域密度相似度量的海面小目标检测方法。该方法首先提取样本的特征向量，设置杂波样本中心与目标样本中心，然后通过样本间的距离关系获取每个样本的h近邻。选择近邻平均距离较大的样本，根据其与两个样本中心之间的关系进行近邻平均距离的调整，控制虚警率。以调整后的近邻平均距离作为一个参考信息，参与样本相似性的衡量。最后基于相似性矩阵进行矩阵变换和谱分解，利用谱聚类方法对未知杂波样本进行分类。在谱聚类过程中引入标签约束，保证所有样本都能被分为杂波或目标。该方法解决了传统谱聚类算法不适用于海杂波样本的问题，且受样本不均衡的影响较小，是一种极具应用潜力的海面小目标检测方法。
主权项：1.基于标签约束和邻域密度相似度量的海面小目标检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、提取样本的特征向量；分别计算杂波样本和目标样本的特征平均值，记为杂波样本中心和目标样本中心；依次计算每个目标样本到杂波样本中心和目标样本中心的欧氏距离差，选择距离差大于设定阈值的样本，更新目标样本中心；步骤二、计算每个样本与其个最近邻间的马氏距离均值作为初始近邻平均距离；选择初始近邻平均距离大于正数阈值的样本，按照到杂波样本中心和目标样本中心的距离差值从小到大进行排列，取前70~80%的样本，将其初始近邻平均距离按比例缩小至小于正数阈值；步骤三、再次调整样本的近邻平均距离： =；其中，表示步骤二处理后的样本的近邻平均距离，表示调整后的近邻平均距离；步骤四、考虑样本间的马氏距离与邻域密度，设计样本的相似性度量方法，将目标样本与杂波样本间的相似性置为0，得到相似性矩阵；步骤五、对相似性矩阵进行矩阵变换和谱分解，得到新样本集合；定义杂波样本聚类中心的标签为0，目标样本聚类中心的标签为1，对新样本集合进行谱聚类，得到每个未知样本的标签，完成目标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于标签约束和邻域密度相似度量的海面小目标检测方法
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