参考文献
参考文献
[1] 孙红岩,毛士艺.多传感器目标识别的数据融合[J].电子学报,1995,10:188-193.
[2] Roger Schmidt.BenefitsofIR-visiblefusion[J].Proc.ofSPIE2007.2007:6541-6545.
[3] M.D.Shahbe and S.Hati.Decision Fusion Basedon Voting Scheme for IR and Visible Face Recognition[J].ComputerGraphics,Imaging and Visualization,2007.CGIV′0714-17.2007,8:358-364.
[4] 李新德,杨伟东,DEZERTJean.一种飞机图像目标多特征信息融合识别方法[J].自动化学报,2012,08:1298-1307.
[5] Gunatilaka,A.H,et.al.Feature-Level Fusion and Decision-Level Fusion of Noncoincidently Sampled Sensors for Land Mine Detection[J].IEEETransactions on pattern analysis and machine intelligence,Vol23,No.62001:577-589.
[6] 徐南荣,翟荣贞.飞行器的红外特性[J].红外与激光工程,1999,V01.28,No.1.
[7] 彭真明,张启衡.基于多特征融合的图像匹配模式[J].强激光与粒子束.2004,V01.16,No.3.
[8] 王彪,姜志国,赵丹培.基于多特征提取的遥感图像机场目标自动检测[J].中国体视学与图像分析,2009,14(2):120-124.
[9] 贾平,徐宁,张叶.基于局部特征提取的目标自动识别[J].光学精密工程,2013(7):1898-1905.
[10] PENGH,LONGF,DINGC.Feature selection based on mutual information criteria of max-dependency.maxrelevance and min-redundancy[J].IEEETrans.Patt.Analy.AndMachIntell,2005,27(8):1226-1238.
[11] GrafABA,SmolaAJ,BorerS.Classification in a normalized feature spaceusing support vectorma-chines[J].Neural Networks,IEEE Transactionson,2003,14(3):597-605.
[12] WestonJ,WatkinsC.Multi-class support vector machines[J].TechnicalReportCSD-TR-98-04,De-partmentofComputerScience,RoyalHolloway,University of London,May,1998.
[13] TanY,WangJ.A support vector machine with a hybrid kernel and minimal Vapnik-Chervonenkisdimen-sion[J].KnowledgeandDataEngineering,IEEE Transactions on,2004,16(4):385-395.
[14] 王元斌,夏学知.多传感器综合目标识别技术研究[J].舰船电子工程,2004(4):8-11,16.
[15] VapnikV.The natureof statistical learning theory[M].springer,2000.
[16] X.J.Wu,D.X.Su,X.Q.Luo,et.A new similarity function for region based image fusionincor-poratinggabor filtersand fuzzyC-means clustering.Proc.SPIE6625,66250Z(2007);doi:10.1117/12.791022.
[17] 蒋晓瑜,梁浩聪,王加,等.目标识别中多传感器信息融合算法比较[J].计算机系统应用,2013(4):10-13,5.
[18] 牛丽红,倪国强.多传感器目标识别系统的特征优化方法[J].光学技术,2005(3):420-423,426.
[19] LinCF,WangSD.Fuzzy support vector machines.Neural Networks [J].IEEETransactionson,2002,13(2):464-471.
[20] InoueT,AbeS.Fuzzy support vector machines for pattern classification.Neural Networks,2001.Pro-ceedings.IJCNN0'1.International Joint Conferenceon.IEEE,2001,2:1449-1454.
[21] 周静,黄心汉,彭刚.基于多特征融合的飞机目标识别[J].华中科技大学学报,2009,37(1):38-41.
[22] 王广宇.车辆牌照识别系统综述[J].郑州轻工业学院学报:自然科学版,2001(2).
[23] 高文琦,张复春,李雁,等.基于多特征融合和极坐标变换的目标识别[J].计算机工程,2011,37(11):197-199.
[24] 金敏,徐守时,汪行.不变矩在模式识别中的应用研究[J].计算机工程与应用,2004,25:65-67.
[25] 余静,游志胜.自动目标识别与跟踪技术研究综述[J].计算机应用研究,2005(1):12-15.
[26] 陈绵书,陈贺新,桑爱军.计算机人脸识别技术综述[J].吉林大学学报:信息科学版,2003,21(5):101-109.
[27] 郑坤鹏,王普凯,周国印,等.基于MATLAB的红外图像中坦克特征量的提取方法[J].红外技术,2010.32(11):625-628.
[28] 翟俊海,赵文秀,王熙照.图像特征提取研究[J].河北大学学报:自然科学版,2009,29(1):106-112.
[29] 余丽萍,黎明,杨小芹,等.基于灰度共生矩阵的断口图像识别[J].计算机仿真,2010,4(27):224-227.
[30] M.K.Hu.Visualpatternrecognitionbymomentinvariants[J].IRETrans.Informationtheory,1962,IT(8):179-187.
[31] 郭军,倪晋平,王会峰,等.一种使用小波矩的飞行器目标识别方法[J].西安工业大学学报,2008,28(2):108-110.
[32] 杨阳,胡玉兰.主成分分析的红外与可见光图像特征融合[J].沈阳理工大学学报,2012,4:7.
[33] 马炎.小样本人脸图像识别研究[D].南京:南京信息工程大学,2011.
[34] 杨阳.基于红外与可见光图像的特征融合方法研究[D].沈阳:沈阳理工大学,2013.
[35] Deng Yong,Jiang Wen,Xu Xiaobin,Li Qi and WangDong.DetermingingBPA under uncertainty envi-ronments and its application indata fusion[J].Journal of Electronics(China)2009,26(1):13-17.
[36] A.L.Cunha,J.Zhou,M.N.Do.The nonsubsampled contourlet transform:Theory,design and ap-plication[J].IEEE Transactions on Image Processing,2006,15(10):3089-3101.
[37] 杨露菁,郝威.多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法[J].探测与控制学报,2006(1):40-43.
[38] 史颜玲,王忠义.基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用[J].许昌学院学报,2011,30(6):69-71.
[39] 程显毅,李小燕,任越美.图像空间关系特征描述[J].江南大学学报:自然科学版,2007,6(6):637-641.
[40] 宋玮.基于双源多特征的步态信息融合技术研究[D].天津:天津大学,2009.
[41] 潘春雨,卢志刚,杜静.Zernike矩的不变性分析及其改进[J].火力与指挥控制,2010,35(增):10-11.
[42] O.Tuzel,F.Porikli,P.Meer.Region covariance:a fast descriptor for detectionand classification[C].In proceedings of the 9th European Conf.on Computer Vision,Graz,Austria,2006.2,589-600.
[43] PEREZM,RUBINDM,SCOTTLE,etal.Ahybridfuzzy-SVMclassifier,applied to gene expression profiling for automated leukaemia diagnosis[C].Proceedings of the IEEE Conference Israel.Eilat,Isra-el:IEEE,2008.
[44] 陆其明.DirectShow实务精选[M].北京:北京科海电子出版社,2004.
[45] 陆其明.DirectShow开发指南[M].北京:清华大学出版社,2003.
[46] 熊超,陆起涌,田小芳.基于DirectShow的多线程视频采集系统[J].计算机工程,2006,10:221-223.
[47] 黄颖.基于DirectShow的视频播放系统研究与实现[D].武汉:华中科技大学,2006.
[48] 姚军,蒋晓瑜,黄应清.目标识别中Hu矩、Zernike矩和小波矩的比较[J].装甲兵工程学院学报,2006,20(3):34-36.
[49] 王大伟.基于特征级图像融合的目标识别技术研究[D].北京:中国科学院研究生院,2010.
[50] 刘波.粒子群优化算法及其工程应用[M].北京:电子工业出版社,2010.
[51] 高鹏毅.BP神经网络优化分类器研究[D].武汉:华中科技大学,2012.
[52] 李松,刘力军,解永乐.遗传算法优化BP神经网络的短时交通混沌预测[J].河北大学管理学院,2011(6):1-3.
[53] 刘彩红.BP神经网络学习算法的研究[D].重庆:重庆师范大学,2008.
[54] 徐鹤鸣.多目标粒子群优化算法的研究[D].上海:上海交通大学,2013.
[55] 徐小琴.多传感器数据融合目标识别算法综述[J].红外与激光工程,2006,S4:321-328.
[56] PhilipJ.A noniterative algorithm for determining all essential matrices corresponding to five point pairs[J].Photogrammetric Record,1996,15(88):589-599.
[57] 吴朝福,胡占义.关于P5P问题的研究[J].软件学报,2001,12(5):768-774.
[58] QuanL,LanZD.LinearN-point camera pose determination[J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence,1999,21(8):774-780.