采用mART神经网络进行三维目标识别

为了让可以抑制多目标的自动目标识别系统有实时自适应自组织能力.提出了经改进的自适应共振理论(mART)神经网络。它是由自组织(SOM)警戒测试法和实时自适应ART多目标算法组成。这种神经网络能有效地采集几乎不受二维畸变影响的任意特征图,从而也就解决了三维畸变问题。本文介绍了5种不受二维畸变影响的特征提取办法.为了验证提出的神经网络的性能,做了由9架战斗机和5辆坦克组成的数据库的试验。在系统具有相同存贮容量的条件下,mART的识别率比SOM神经网络高出19％,从而说明这种方法在实现三维畸变不变性的目标识别系统上具有更优良的性能。