معرفی یک روش کارا جهت شناسایی الگوی نویزی بالگردها مبتنی بر بردار ویژگی مساحت و طبقه بند نمایش تنک وزن دار

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، دانشگاه خواجه نصیر الدین طوسی، تهران، ایران

2 دانشیار،دانشگاه خواجه نصیر الدین طوسی، تهران، ایران.

3 دانشیار، دانشگاه امام حسین علیه السلام، تهران، ایران

چکیده

سیستم‌های هدف یاب و شناسایی الگو سیستم‌هایی هستند که کاربردهای دفاعی و امنیتی در حوزه های نظامی دارند. مهمترین مزیت استفاده از این سیستم‌ها حذف نقش انسان در فرایندهای شناسایی است و می‌تواند اهدافی مانند تانک، خودرو، کشتی، بالگرد و ... را مورد پردازش قرار دهد. در سیستم شناسایی الگو تصویر ورودی توسط یکی از سنسورهای تصویر برداری از قبیل رادار امواج میلی‌متری، رادار لیزری، دوربین ویدئویی یا دوربین مادون قرمز حاصل می‌شود و پس از پیش‌پردازش اولیه مراحل استخراج و انتخاب ویژگی و در نهایت طبقه‌بند صورت می‌پذیرد. در این مقاله روشی کارا درخصوص شناسایی الگوی نویزی بالگردها مبتنی بر بردار ویژگی مساحت و طبقه‌بند نمایش تنک معرفی می‌شود. روش پیشنهادی شامل سه مرحله پیش‌پردازش، شناسایی و طبقه‌بند می‌باشد. در مرحله پیش‌پردازش با اعمال الگوریتم‌های پردازش تغییراتی به منظور بهبود کیفیت تصاویر دریافتی و حذف داده‌های نامرتبط (نویز) انجام می‌گیرد. سپس در مرحله شناسایی، بردار ویژگی 32 مؤلفه‌ای براساس ویژگی‌های شکلی، سطحی و طولی در نظر گرفته می‌شود که در روش ارائه شده در این مقاله، فقط ویژگی‌های سطحی مورد استفاده قرار می‌گیرند و ویژگی‌های شکلی و طولی بدلیل عدم کارایی کنار گذاشته می‌شوند و در نهایت در مرحله سوم از نمایش تنک وزن‌دار برای طبقه‌بند استفاده می‌شود. اعمال سه مرحله فوق منجر به کاهش زمان الگوریتم و افزایش دقت روش در شناسایی بالگردها می‌شود. برای بررسی عملکرد روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش‌ها، پایگاه داده 60 تصویر مختلف بالگردها مورد بررسی قرار گرفت و روش پیشنهادی موفق به بالاترین نرخ شناسایی برابر 3/96 درصد شد. از طرفی روش ارائه شده کمترین پیچیدگی زمانی را در میان روش‌ها دارد که نشانگر سرعت بالای آن می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Smiley face

 
  [1]   S.A. Dudani and K.J. Breeding, “Aircraft Identification by Moment Invariants,” IEEE Transactions on Computers, vol. 26, pp. 39-46, 1977, DOI: 10.1109/TC.1977.5009272.
  [2]   T.P. Wallace and P.A. Wintz, “An Efficient Three-Dimensional Aircraft Recognition Algorithm Using Normalized Fourier Descriptors,” Computer Graphics and Image Processing, vol. 13, pp. 99-126, 1980, DOI: 10.1016/S0146-664X(80)80035-9.
  [3]   J.W. Gorman, O.R. Mitchell and F.P. Kuhl, “Partial Shape Recognition Using Dynamic Programming,” IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machin Intelligence, vol. 10, 1988, DOI:  10.1109/34.3887.
  [4]   M. Alsultanny and Y. Abbas, “Pattern Recognition Using Multilayer Neural Genetic Algorithm,” Neurocomputing, vol. 51, pp. 237-247, 2003, DOI:  10.1016/S0925-2312(02)00619-7.
  [5]   C.M. Bishop, “Neural Nerworks for Pattern Recognition,” Oxford University Press, 1995, ISBN: 978-0195667998.
  [6]   M. Shahrezaee and M. S. Alamdari, “The Application of Numerical Analysis Techniques to Pattern Recognition of Helicopters by Area Method, Journal of Mathematical Research,” pp. 51–60, 2015, DOI: 10.29252/mmr.1.2.51.
  [7]   M.S. Alamdari, M. Fatemi, and A. Ghaffari, “A modified sequential quadratic programming method for sparse signal recovery problems,” Signal Processing, vol. 207, pp. 108955, 2023, DOI: 10.1016/j.sigpro.2023.108955.
  [8]   S. Huang, H. Zhang and A. Pižurica, “A robust sparse representation model for hyperspectral image classification,” Sensors, vol. 17, no. 9, 2017, DOI: 10.3390/s17092087.
  [9]   M. S. Alamdari, M. Fatemi, A. Ghaffari, “The Recovery of Sparse Signals by Sequential Quadratic Programming Approach,” Journal of Operational Research and Its Applications, pp. 19–32, 2023, DOI: 10.21018/jamlu. 2023.1932.21.
[10]   M. S. Alamdari and M. Fatemi, “Presenting a new method to separate fetal heart signals from the mother by using sequential quadratic programming,” Journal of Advanced Mathematical Modeling, pp. 153–167, 2023, DOI: 10.22055/jamm.2023.43652.2157.
[11]   M. S. Alamdari, “Providing an optimal mathematical model based on sparse display to improve image reconstruction,” Journal of New Researches in Mathematics, 2023, DOI:10.30495/jnrm.2023.73817.242.
[12]   H. Mohimani, M. Babaie-Zadeh, and C. Jutten, “A fast approach for overcomplete sparse decomposition based on smoothed                      norm,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 57, pp. 289-301, 2009, DOI: 10.1109/TSP.2008. 2007606.
[13]   J. Wright, A. Y. Yang, A. Ganesh, S. S. Sastry, and Yi Ma, “Robust face recognition via sparse representation,” IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, no. 2, pp. 210–227, February 2009, DOI: 10.1109/TPAMI. 2008.79.
[14]   J. Yin, et al., “Kernel sparse representation based classification,” vol. 77, no. 1, pp. 120-128, 2012, DOI: 10.1016/j.neucom.2011.08.018.
[15]   L. Zhang, et al., “Kernel sparse representation-based classifier,” Signal Processing, IEEE Transactions on, pp. 1684-1695, 2012, DOI: 10.1109/TSP.2011. 2179539.
[16]   C. Lu, et al., “Face recognition via weighted sparse representation,” Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 24, no. 2, pp. 111-116, 2013, DOI: 10.1016/j.jvcir.2012.05.003.
[17]   D. L. Donoho, and M. Elad, “Optimally sparse representation in general (nonorthogonal) dictionaries via l1 minimization,” Proc of the National Acadmy of Sciences, vol. 100, no. 5, 2003, DOI: 10.1073/pnas.0437847100.
[18]   M. Babaie-Zadeh, B. Mehrdad, and G.B. Giannakis, “Weighted sparse signal decomposition. in Acoustics,” IEEE International Conference, 2012, DOI: 10.1109/ICASSP. 2012.6288652.
[19]   K. Ma, R. J. Jannorone and J. W. Gorman, “FAST: parallel airplane pattern recognition,” Proceedings. The Twenty-Second Southeastern Symposium on System Theory, Cookeville, TN, USA, pp. 7-11, 1990.
 

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 01 خرداد 1403
  • تاریخ دریافت: 25 دی 1402
  • تاریخ بازنگری: 20 فروردین 1403
  • تاریخ پذیرش: 15 اردیبهشت 1403
  • تاریخ انتشار: 01 خرداد 1403