Aircraft Visual Identification by Neural Networks

سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,946

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

AEROSPACE07_194

تاریخ نمایه سازی: 1 مرداد 1387

چکیده مقاله:

In the present paper, an efficient method for three dimensional aircraft pattern recognition is introduced. In this method, a set of simple area based features extracted from silhouette of aerial vehicles are used to recognize an aircraft type from its optical or infrared images taken by a CCD camera or a FLIR sensor. These images can be taken from any direction and distance relative to the flying aircraft. A multilayer perceptron neural network has been used for the purpose of aircraft classification. The network training has been carried out using a library of images generated by a 3D model of each aircraft. The neural network is successfully trained and used to recognize and classify arbitrary real aircraft images. The results show more than 90% accuracy in ideal conditions and very good robustness in the presence of noise.

کلیدواژه ها:

Recognition-Visual Identification-Neural Networks-Image Processing

نویسندگان

Fariborz Saghafi

Associate Professor, Aerospace Engineering Department, Sharif University of Technology

Seyed Mohammad Khansari Zadeh

Graduate Student, Graduate Students, Aerospace Engineering Department, Sharif University of Technology

Vadud Etminan Bakhsh

Graduate Student, Graduate Students, Aerospace Engineering Department, Sharif University of Technology

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Saghafi, F., Khansari Zadeh, S.M., ،، Vision-Based Trajectory Tracking Controller ...
  • B. Sinopoli, M. Micheli, G. Donato, T.J. Koo, ،Vision based ...
  • T.P. Wallace, and P.A. Wintz, 00An Efficient 3D Aircraft Recognition ...
  • Richard, C., and H. Hemani, «Identi fication of three- dimensional ...
  • S. A. Dudani, et al, ، Aircraft Identification by Moment ...
  • models for Stochastic؛، Kashyap, R., and R. Chellapa, closed boundary ...
  • M. Zaki, M.Y. El Nahas and M. Youssef, 0EMBOT: An ...
  • Reeves, A., R. Prokop, S. Andrews, and F. Kuhl, . ...
  • Jorge Alves, et al, ،، Robust Recognition of Ship Types ...
  • M. Eg mont-Peters On, D. de Ridder, and H. Handels, ...
  • Canny, John, "A Computational Approach to Edge Detection", IEEE Transactions ...
  • Lim, Jae S., Two-Dimens ional Signal and Image Processing, Englewood ...
  • نمایش کامل مراجع