Block Sparse Bayesian Learning over Local Dictionary for Robust SAR Target Recognition
المؤلفون المشاركون
المصدر
International Journal of Optics
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper applied block sparse Bayesian learning (BSBL) to synthetic aperture radar (SAR) target recognition.
The traditional sparse representation-based classification (SRC) operates on the global dictionary collaborated by different classes.
Afterwards, the similarities between the test sample and various classes are evaluated by the reconstruction errors.
This paper reconstructs the test sample based on local dictionaries formed by individual classes.
Considering the azimuthal sensitivity of SAR images, the linear coefficients on the local dictionary are sparse ones with block structure.
Therefore, to solve the sparse coefficients, the BSBL is employed.
The proposed method can better exploit the representation capability of each class, thus benefiting the recognition performance.
Based on the experimental results on the moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) dataset, the effectiveness and robustness of the proposed method is confirmed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Chenyu& Liu, Guohua. 2020. Block Sparse Bayesian Learning over Local Dictionary for Robust SAR Target Recognition. International Journal of Optics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172957
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Chenyu& Liu, Guohua. Block Sparse Bayesian Learning over Local Dictionary for Robust SAR Target Recognition. International Journal of Optics No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172957
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Chenyu& Liu, Guohua. Block Sparse Bayesian Learning over Local Dictionary for Robust SAR Target Recognition. International Journal of Optics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1172957
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1172957
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر