《表3 本文方法与其他方法在标准操作条件下的对比》
本文算法对10类目标中任一类的正确识别率均达到95%以上,最终的平均识别率为97.82%。由此可见,本文算法可以较好地完成10类目标的识别任务。表3对比了本文方法与其他几类识别算法的平均识别率和识别单幅SAR图像所需要的时间消耗。本文算法具有最高的识别率。对比本文中设计的单个特征的识别结果可以发现,本文通过层次决策融合大大提高了目标识别性能。同时,本文算法的时间消耗与SRC和SVM相近,均可以高效地完成目标识别任务。综合对比识别率和效率可以看出,本文方法的优势十分明显,能够以很高的效率达到高水平的识别率。
图表编号 | XD0014895600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.10.01 |
作者 | 赵鹏举、甘凯 |
绘制单位 | 重庆电子工程职业学院计算机学院、西安科技大学计算机科学技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |