Автоматическая классификация объектов по радиолокационным изображениям
Диссертация
Кроме того, каждый алгоритм имеет свои параметры настройки и соответствующую эффективность. Видно, что, пытаясь решить задачу классификации, исследователь сталкивается с другими, не менее трудными задачами. В этой ситуации хотелось бы иметь метод, позволяющий сравнивать эффективность различных алгоритмов автоматической классификации. Простейший способ решения этой задачи заключается в проведении… Читать ещё >
Список литературы
- Anil К. Jain, Robert P. W. Duin and Jianchang Mao, Statistical PatternRecognition: a Review- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 22, N1, January 2000.
- Pabipa Mitra, Murthy C. A., Sankar K. P., Unsupervised Feature Selection Using Feature Similarity- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 24, N3, March 2002.
- Erhan Gokcay and Jose C. Principe, Information Theoretic Clustering- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 24, N2, February 2002.
- James McNames, A Fast Nearest-Neighbor Algorithm Based on a Principal Axis Search Tree- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 23, N9, September 2001.
- Luis Talavera and Javier Bejar, Generality-Based Conceptual Clustering with Probabilistic Concepts- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 23, N2, February 2001.
- Айвазян A., Бухштабер В. М., Методы анализа данных: подход, основанный на методе динамических сгущений- Финансы истатистика, 1985.
- Айвазян А., Бухштабер В. М., Енюков И. С, Мешалкин Л. Д., Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности-Финансы и статистика, 1989.
- Бухштабер В. М., Маслов В. К., Зеленюк Е. А., Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основематематических моделей- Прикладная статистика: Ученые записки постатистике, Т.45, Паука 1983.
- Бухштабер В. М., Маслов В. К., Зелеиюк Б. А., Методы построения алгоритмов эталонного типа в задачах автоматической классификации-119Машинные методы обнаружения закономерностей: Вычислительныесистемы. Вып. 88, Новосибирск, 1981.
- Yakov Shirman, Editor, Computer Simulation of Aerial Target Radar Scattering, Recognition, Detection and Tracking, 2002.
- Yu. I. Leshchanski and K. A. Chemousov, Approximate Calculation of Backscattering Radar Cross Section of Complex Bodies Using the NormalSection Method, Journal of Communications Technology and Electronics, p.650, Vol.49, No.6, 2004.
- Цифровое моделирование полей рассеяния коротких радиоволн элементами сложных радиолокационных сцен, А. Б. Борзов, Э. А. Засовин, А. В. Соколов, В. Б. Сучков, «Журнал радиоэлектроники», Х212, 1999.
- V.N.Antifeev, A.B.Borsov, R.P.Bystrov, E.V.Vashenko, A.V.Sokolov. Application of Millimeter Radiowaves in Radio Engineering Systems (Review), Proc. MWS Kharkov 1998.-p.482−484.
- N.S.Akinshin, V.N.Antifeev, A.B.Borsov, R.P.Bystrov., V.A. Nikolaev, A.V.Sokolov, I.A.Panin, D.A.Nosdrachev. Experimental Research onDetection and recognition of Ground Objects on the basis of PolarizationParameters, Proc. MWS Kharkov 1998.-p.485−491.
- V.N.Antifeev, A.B.Borsov, R.P.Bystrov, D.A.Nosdrachev, G.L.Pavlov, A.V.Sokolov. Digital Computer Simulation of Radar scattering Fields forComplex Shape Objects, Proc. MWS Kharkov 1998.-p.494−495.
- V.N.Antifeev, A.B.Borsov, R.P.Bystrov, D.A.Nosdrachev, A.V.Sokolov, V.B.Suchkov. The Analysis of Radar-Tracking scenes via MathematicalSimulation Method, Proc. MWS Kharkov 1998.-p.496.
- Виноградов A. Г., Сазонов В. В., Теохаров А. Н., Хомутов Б. Д., Чепелев В. М., Радиолокационная модель отражающих областей. Пренринт РТИ0501, Москва, 2005.120
- Борзов А.Б. Анализ радиолокационных характеристик объектов сложной формы методом математического моделирования, Боеприпасы.-1994.-N3−4.-C.32−38.
- Борзов А.Б. Анализ вкладов отдельных элементов объекта сложной формы в общем поле рассеяния коротких радиоволп методом цифровогомоделирования, Вопросы защиты информации.-1995.-Вын. 3(ЗО).-С.2О-22.
- Борзов А.Б. Методика математического моделирования радиолокационных характеристик объектов сложной формы вквазиоптическом диапазоне радиоволн, Вопросы защиты информации.-1995.-Вып. 3(30).-С. 18−20.
- Караваев В. В., Сазонов В. В. Основы теории синтезированных антенн, Москва, «Советское радио», 1974.
- Радиолокационные станции с цифровым синтезированием апертуры антенны. Под ред. В. Т. Горяинова.- М., Радио и связь, 1988.
- Верденская Н. В., Алгоритмы сегментации изображений и их применение при создании автоматических систем распознаванияобъектов, диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук, Москва, 2001.
- Gilles Celeux, Florence Forbes, Nathalie Peyrard, EM procedures using mean- like approximations for Markov model-based image segmentation. PatternRecognition 36,2003, p. 131 — 144.
- Tom Ziemke, Radar image segmentation using self-adapting recurrent networks. Special Issue on Neural Networks for Computer VisionApplications.
- Горелик A. JI., Барабащ Ю. Л., Кривощеев О. В., Эпщтейн С, Селекция и распознавание на основе локационной информации. Москва,"Радио и связь", 1990.121
- Bir Bhanu, Yingqiang Lin, Stochastic models for recognition of occluded targets. Pattern Recognition 36,2003, p.2855 — 2873.
- Chun-Te Li, Jiang Li, Shizhuo Yin, Tracy D. Hudson, Deanna K. McMillen, Synthesize multi-level composite filter for synthetic-aperture radar imageidentification. Optics Communications 146,1998, p.285−301.
- Hee-Jun You, Dae-Kyu Shin, Dong-Hoon Kim, Hyun-Sool Kim, and Sang- Hui Park, A Rotation Invariant Image Retrieval with Local Features, International Journal of Control, Automation, and Systems Vol. 1, No. 3, September 2003.
- Блехер П. М., Кельберт М. Я., Доказательство сходимости алгоритма «Форель" — Прикладной многомерный статистический анализ. Наука1978.
- Sarunas Raudys and Ausra Saudargiane, First-Order Tree-Type Dependence between Variables and Classification Performance- IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 23, N2, February 2001.
- So Young Sohn, Meta Analysis of Classification Algorithms for Pattern Recognition- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 21, N11, November 1999.
- Чепелев, В. М., Сравнительный анализ алгоритмов автоматической классификации без обучения- 8-я международная научно-техническаяконференция «Радиолокация, навигация и связь», г. Воронеж, 2002.122
- On Optimal Pairwise Linear Classifiers for Normal Distributions: The Two- Dimensional Case- IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol 24, N2, February 2002.
- Christophe Biermacki, Gilles Celeux and Gerard Govaert, Assessing a Mixture Model for Clustering with the Integrated Completed Likelihood-IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol 22, N7, July 2000.
- Хенл X., Мауэ A., Вестпфаль К. Теория дифракции: Пер. с нем., под ред. Г. Д. Малюжинца. — М.: Мир, 1964. — 428с.
- Фелсен Л., Маркцвиц Н. Излучение и рассеяние волн : Пер. с англ., под ред. М. Л. Левина. — М.: Мир, 1978. — Т.1. — 458с.: Т.2. — 556с.
- Штагер Е.А. Рассеяние радиоволн на телах сложной формы.-М.: Радио и связь, 1986.- 184с.
- Сеньор Т.Б. А. Обзор аналитических методов оценки поперечных сечений рассеяния, TMH3P.-1965.-T.53,N8.- 948−959.
- Нотт Ю.Ф., Сеньор Т.Б. А. Сравнение трех методов, применяемых в высокочастотной теории дифракции, ТПИЭР.-1974.-Т.62, N11.- 63−71.
- Потт Ю.Ф. Развитие методов расчета эффективной площади отражения радиолокационных целей, THH3P.-1985.-T.73,N2.-C. 90−105.
- Медьеши — Митшанг Л. М. Гибридные методы анализа отражений от объектов сложной формы, ТИИЭР.-1989.-Т.77, N5. — 147−158.
- Тучков Л.Т. Радиолокационные характеристики летательных аппаратов. — М.: Радио и связь, 1985. — 236с.123
- Юсеф Н.Н. Эффективная площадь отражения сложных радиолокационных целей, THH3P.-1989.-T.77,N5.-C.100-l 12.
- Уфимцев П.Я. Метод краевых волн физической теории дифракции.-М.: Советское радио, 1962.- 243с.
- Уфимцев П.Я. Краевые волны в теории дифракции: Дисс. докт. физ.-мат. HayK: N3 9123/ЦНИИРТИ.- Горький, 1969.-43 9с.
- James G.L. Geometrical Jheory of Diffraction for Electromagnetic Waves.- 1. ondon: Peter Peregrinus Ltd., 1976.-250p.
- Майзельс E.H., Торгованов В.A. Измерение характеристик рассеяния радиолокационных целей М.: Сов. радио, 1972. — 232с.
- Климов В.Е., Клишин В.В, Аксиоматизация задачи синтеза геометрии трехмерных объектов, Изв. АН СССР. Техническая кибернетика.-1983.-N4.- 57−62.
- Петрунькин В.Ю. О распределении тока на проводящей поверхности под действием электромагнитного поля. Труды ЛПИ.1955. — N181.- 78−83.
- Борзов А.Б., Лабунец Л. В., Решетко А. Д. Кубатурная формула Филона вычисления осциллирующих интегралов. Электронное моделирование1989.-T.ll, N2.-C.102−104.
- Борзов А.Б. Машинное моделирование рассеяния радиоволн на двугранных вогнутых структурах аэродинамических целей.Проектирование и производство систем ракетного и артиллерийскоговооружений: Тезисы докладов Всесоюзной 23 конф. МГТУ.- М., 1990.-С.34.
- Карапузов К.К., Матяш С В . Расчет рассеяния коротких радиоимпульсов на открытых полостях:(Препринт ЦАГИ, N 31).- Жуковский (М.о.), 1991.-34с.
- М. А. Леонтович, М. Л. Левин, К теории возбуждения колебаний в вибраторах антенн, ЖТФ, 14, № 9, 1944,481 — 506с.124
- William E. Lorensen, Harvey E. Cline, Marching Cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm, CG vol.21, no.4, July 1987.
- Bernardo P. Cameiro, Arie E. Kaufman, Tetra-Cubes: An algorithm to generate 3D isosurfaces based upon tetrahedra, SIGGRAPH'96, pp. 205−210.
- Andre Gueziec, Exploiting Triangulated Surface Extraction Using Tetrahedral Decomposition, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 1, Issue 4, pp. 328 — 342, December 1995.
- Vaclav Skala, Precision of Isosurface Extraction from Volume Data and Visualization, Conference on Scientific Computing 2000, pp. 368 — 378.
- Paolo Cignoni, Speeding up Isosurface Extraction Using Interval Trees, IEEE Transaction on visualization and CG, vol.3, no.2 April-June 1997.
- G.M. Treece, R.W. Prager and A.H. Gee, Regularised marching tetrahedra: improved iso-surface extraction. Technical Report CUED/F-INFENG/TR 333, Cambridge University Engineering Dept, September 1998.
- A. Hilton, A. J. Stoddart, J. Illingworth, T. Windeatt, Marching triangles: Range image fusion for complex object modeling. International Conference onImage Processing, 1996.
- Tasso Karkanis, A. James Stewart, Curvature-Dependent Triangulation of Implicit Surfaces, IEEE Computer Graphics and Applications, v.21 n.2, p.6O-69, March 2001.
- B. Crespin, P. Guitton, C. Schlick, Efficient and accurate tessellation of implicit sweeps. Proceedings of CSG'98,1998.
- Marshall Bern and David Eppstein, Mesh Generation and Optimal Triangulation, Computing in Euclidean Geometry Eds. World Scientific, 1992, pp. 23−90.
- M. Durst, Letters: Additional Reference to Marching Cubes, Computer Graphics, vol. 22, no. 2, pp. 72−73,1988.125
- Rocchini, P. Cignoni, F. Ganovelli, Marching Intersections: an Efficient Resampling Algorithm for Surface Management, International Conference onShape Modeling & Applications, 2001.
- Yutaka Ohtake, Alexander G. Belyaev, Dual/Primal mesh optimization for polygonized implicit surfaces, ACM Symposium on Solid Modeling andApplications, pp. 171 -178,2002.
- Y. Ohtake, A. G. Belyaev, Dynamic meshes for accurate polygonization of implicit surfaces with shaф features. Proceedings of the InternationalConference on Shape Modeling & Applications, Page: 74,2001.
- Gregory M. Nielson, Bemd Hamann, The asymptotic decider: resolving the ambiguity in marching cubes, IEEE Visualization, Proceedings of the 2ndconference on Visualization '91, pp.83 — 91, 1991.
- Adriano Lopes, Ken Brodlie, Improving the Robustness and Accuracy of the Marching Cubes Algorithm for Isosurfacing, IEEE Transactions onVisualization and Computer Graphics, pp 16−29,2002.
- Sergey V. Matveev, Approximation of Isosurface in the Marching Cube: Ambiguity problem. Proceedings IEEE Visualization '94, pp. 288−292.
- Andrew P. Witkin, Paul S. Heckbert, Using Particles to Sample and Control Implicit Surfaces, Proceedings of the 21st annual conference on Computergraphics and interactive techniques, pp: 269 — 277, 1994.
- H. Hoppe, T. DeRose, T. Duchamp, J. McDonald, and W. Stuetzle, Surface reconstruction from unorganised points, SIGGRAPH'92 proceedings, 26(2), pp. 71−78.
- Виноградов А. Г., Сазонов В. В., Чепелев В. М., Моделирование радиолокационных целей методом отражающих областей. 11-ямеждународная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация и связь». Сборник докладов, г. Воронеж, 2005, т. З, с. 1428.
- Rene van der Heiden, Aircraft Recognition with Range Profiles, Amsterdam, 1998.
- A. K. Jain and F. Farrokhnia, Unsupervised texture segmentation using Gabor filters. Pattern Recognition, vol. 24, pp. 1167−1186,1991.
- Dinggang Shen, Horace H.S. Ip., Discriminative wavelet shape descriptors for recognition of 2-D patterns. Pattern Recognition, vol. 32 pp. 151−165,1999.
- Ченелев В. М., Исследование поведения доли объясненного разброса для алгоритма «А:-средних». 10-я международная научно-техническаяконференция «Радиолокация, навигация и связь». Сборник докладов, г. Воронеж, 2004, т.1, с. 46.
- Chen W., Luo J. В., Parker К. J., Image Segmentation via k-mean clustering and knowledge-base morphological operations with biomedicalapplications, IEEE Transactions on Image Processing, vol.7, N12, December1998, pp. l673−1683.
- Tarsitano A., A computational study of several relocation methods for k- means algorithms. Pattern Recognition vol.36, 2003, pp.2955−2966.
- Likas A., Vlassis N., Verbeek J. J., The global k-mens clustering algorithm. Pattern Recognition vol.36,2003, pp.451−461.127
- Clausi D. A., K-means iterative Fisher (KIF) unsupervised clustering algorithm applied to image texture segmentation, Pattern Recognition vol.35,2002, pp. 1959−1972.
- Michael K. Ng, A note on k-means algorithms. Pattern Recognition vol.33, 2000, pp.515−519.
- Mu-Chun Su, Chien-Hsing Chou, A modified version of k-means algorithm with a distance based on cluster symmetry, IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, vol.23, N6, June 2001.
- Francesco Camastra, Alessandro Verri, A novel kernel method fo clustering, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.27, N5, May 2005.
- Joshua Zhexue Huang, Michael K. Ng, Hongqiang Rong, Zichen Li, Automated variable weighting in k-means type clustering, IEEE Transactionson Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.27, N5, May 2005.
- Boris Maliatski, Orly Yadid-Pecht, Hardware-driven adaptive k-means clustering for real-time video imaging, IEEE Transactions on Circuits andSystems for Video Technology, vol.15, N1, January 2005.128