不完备框架下K近邻目标识别方法
段静菲
中国空空导弹研究院 河南洛阳 471000
摘要：在传统目标识别方法中,一般认为待识别的目标类别都包含在训练知识中然而在实际应用中经常会遇到一些新型目标,其没有任何训练样本可用于分类学习,此时传统的分类方法不再适用.针对该问题,提出了一种面向不完备辨识框架的K近邻目标识别算法.首先根据目标与其在训练样本空间中K近邻之间的距离信息选择一些明显的新型目标(训练集中没有包含该类型的目标),然后将这些新型目标样本加入训练集中,学习一个新分类器(包含已知类别和新型目标类别),并利用该分类器对其他目标数据再次分类,可有效检测出新型目标.利用多个实际数据集对新的识别方法与其他方法进行了比较分析,结果表明新方法能够显著提高新型目标识别准确率.
关键词：不完备框架新型目标K近邻
论文发表日期：2023-01-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 33-36 )