智能空戰對抗訓練目標識別
王棟 郗嶽 朱詩劍 等
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王棟 郗嶽 朱詩劍 等
現有的目標檢測識別技術在理想環境（背景單一、目標分辨率高等）中已經取得了顯著的效果，但在更爲普適開放的環境下往往無法正常工作。複雜場景下小目標的檢測和識別研究面臨環境的複雜性、目標特性的複雜性和數據的不完備性三個層面的挑戰。本文解決該問題的基本思路是在源域知識的指導下，修正目標域樣本在特徵空間的聯合概率分佈，從而提高樣本目標域特徵的可分性。本文針對分佈不一致的問題，從上下文信息、信息補償以及數據增強這三個層面展開研究。
小目標小樣本識別部分的討論和技術介紹很有啓發，採用的技術也很新，可作爲深入理解這一主題很好的索引