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A hierarchical classifier using new support vector machines for automatic target recognition.

机译:使用新的支持向量机进行自动目标识别的分层分类器。

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摘要

A binary hierarchical classifier is proposed for automatic target recognition. We also require rejection of non-object (non-target) inputs, which are not seen during training or validation, thus producing a very difficult problem. The SVRDM (support vector representation and discrimination machine) classifier is used at each node in the hierarchy, since it offers good generalization and rejection ability. Using this hierarchical SVRDM classifier with magnitude Fourier transform (|FT|) features, which provide shift-invariance, initial test results on infra-red (IR) data are excellent.
机译:提出了一种用于自动目标识别的二进制分层分类器。我们还要求拒绝在训练或验证过程中看不到的非对象(非目标)输入,从而产生一个非常困难的问题。 SVRDM(支持向量表示和识别机)分类器用于层次结构中的每个节点,因为它具有良好的泛化和拒绝能力。使用具有幅度傅立叶变换(| FT |)功能的这种分层SVRDM分类器(提供位移不变性),对红外(IR)数据的初始测试结果非常出色。

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