【摘 要】
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针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标识别问题,该文提出了一种基于多特征-多表示学习分类器融合的识别算法。首先,该算法提取了SAR图像3种特征,包括主成分
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针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像目标识别问题,该文提出了一种基于多特征-多表示学习分类器融合的识别算法。首先,该算法提取了SAR图像3种特征,包括主成分（Principle Component Analysis,PCA）特征,小波变换特征和2维切片Zernike矩（2-Dimension Slice Zernike Moments,2DSZM）特征。然后,将测试样本的3类特征分别输入稀疏表示分类器和协同表示分类器进行预分类,得到6个预测标签。对6个预测标签进
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