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| 內容簡介： |
《自动目标识别评估方法及应用》是一本关于自动目标识别评估理论、方法、技术及应用的专著，是作者近年来科研工作的总结。书中广泛收集了该领域国内外专家的成果，结合作者的研究成果，提出了一些独立的学术见解。《自动目标识别评估方法及应用》共7章：第1章回顾ATR技术发展历程，概述国内外ATR评估方法，点明《自动目标识别评估方法及应用》特色；第2章讨论概率型指标（以识别率为典型代表）的估计；第3章讲解如何以识别率为比较准则进行算法的选优和排序；第4章阐述多指标的ATR综合评估方法；第5章探讨ATR的技术有效性，使用DEA方法进行技术效率评估；第6章分析影响ATR的因素，基于MPI定量测算影响因素作用；第7章介绍ATR评估方法的具体实现平台并列举应用实例。
《自动目标识别评估方法及应用》可供模式识别、人工智能等领域的科研与应用工作者阅读，亦可作为有关专业的高年级本科生、研究生和高校教师的参考书。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 ATR发展概况
1.1.1 基本概念及领域特色
1.1.2 技术发展与认识过程
1.2 各研制阶段的ATR评估
1.3 ATR评估方法概述
1.3.1 ATR评估指标
1.3.2 多指标ATR评估
1.3.3 ATR适用性检验
1.4 ATR评估的重要课题
1.5 本书特色
全书各章概要
文献和历史评述
参考文献
第2章 目标识别概率估计
2.1 引言
2.2 经典统计估计方法
2.2.1 点估计值法
2.2.2 区间估计法
2.3 贝叶斯分析估计法
2.3.1 区间类型
2.3.2 估计准则
2.3.3 精度要求
2.4 测试样本容量需求
2.4.1 计算准则
2.4.2 无先验信息情况的预测
2.4.3 考虑测试值下限的预测
2.4.4 Beta及广义Beta先验的预测
本章小结
文献和历史评述
参考文献
第3章 识别率选优与排序
3.1 引言
3.2 现有识别率选优与排序方法
3.2.1 单次比较法
3.2.2 序贯比较法
3.3 评估事件后验概率推理方法
3.3.1 ATR评估问题的需求
3.3.2 事件后验概率的计算
3.4 算法数目、样本容量及评估可信度
3.4.1 两个ATR算法的选优与排序
3.4.2 多个ATR算法的选优与排序
3.5 识别率比较的最大似然原理
3.5.1 识别率选优中的似然原理
3.5.2 识别率排序中的似然原理
本章小结
文献和历史评述
参考文献
第4章 多指标ATR评估决策
4.1 引言
4.2 决策分析理论基础
4.2.1 决策分析基本步骤
4.2.2 多属性决策要素
4.2.3 评估决策模型
4.3 区间数ATR多指标评估方法
4.3.1 ATR评估中的区间数多属性决策
4.3.2 区间加权法
4.3.3 区间TOPSIS法
4.3.4 评估实例
4.4 混合型ATR多指标评估方法
4.4.1 ATR评估中的混合型多属性决策
4.4.2 偏好矩阵法
4.4.3 次序关系法
4.4.4 评估实例
本章小结
文献和历史评述
参考文献
第5章 ATR技术效率度量
5.1 引言
5.2 DEA理论基础
5.2.1 公理假设
5.2.2 基本模型
5.2.3 生产函数
5.3 ATR技术效率度量方法
5.3.1 ATR技术效率原理
5.3.2 效率度量求解技巧
5.4 评估实例
本章小结
文献和历史评述
参考文献
第6章 影响因素作用测算
6.1 引言
6.2 Malmquist指数
6.2.1 距离函数
6.2.2 MPI定义
6.3 影响ATR效率的因素作用测算方法
6.3.1 因素作用后的数据特性
6.3.2 影响因素作用求解技巧
6.4 评估实例
本章小结
文献和历史评述
参考文献
第7章 ATR评估系统及其应用
7.1 引言
7.2 ATR评估工具平台
7.2.1 ATR评估软件系统
7.2.2 ATR测试与演示系统
7.3 评估系统应用实例
7.3.1 场景与参评ATR系统
7.3.2 评估指标体系构建
7.3.3 综合评估结果
本章小结
文献和历史评述
参考文献
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| 內容試閱：
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第1 章绪论
信息时代到来后,人类生活的各个领域都出现了无缝隙监控管理需求.探测系统覆盖范围的扩大,信息化程度的提高,使得人们已不再满足于对日益丰富的信息进行简单的监视、记录.深层次的信息利用如对场景中感兴趣目标的辨认、身份属性识别等的需求越来越迫切.目标识别就是根据目标暴露的征候进行分析和判断,达到辨认和识别目标身份、属性的目的.随着计算机处理能力的提高,人们希望这一判别过程不需要人的干预自动完成,因此产生了自动目标识别ATR的概念[1].
1958年,Barton通过ANFPS-16雷达对苏联人造卫星SpuknitⅡ的外形特征作出准确论断.世界各国对于雷达ATR的研究已有五十多年历史.在这一期间,基于雷达、红外以及激光等多种传感器,ATR技术在军事应用领域中取得了一系列重大进展.此外,ATR在医学CT诊断、生物特征识别、手写输入、语音鉴别等民用领域中也受到了广泛重视,并取得了长足的进步.由此产生的直接问题就是,如果将目标识别这项重要的任务交由机器来完成,我们应该如何评估ATR所取得的实际作用.
测试和评估在任何技术的发展和应用过程中都是重要的[2],尤其是对于ATR这种开放、复杂、高度集成化的应用系统更是如此.ATR评估作为一项新兴课题,其方法研究在理论探索和实践应用上都存有较大的发展空间.对于评估方法的深入研究能够指导ATR技术的改进优化,有力地推进ATR技术发展.通过科学的测试评估,我们可以预测给定的算法或系统的性能,这正是ATR成为科学的领域所应具备的基本要素[3].
在ATR不断发展的过程中,有不少学者结合自身的研究背景给出了ATR的概念或定义.借鉴众多观点后,本书ATR的含义是“具备目标判别功能的实体”.后文中使用ATR一词时,更多指具有目标识别功能的算法或系统等实体.相应地,将ATR评估概括为“以ATR作为评估对象的行为活动”.
看到这里,读者或许对ATR评估究竟要研究什么仍然心存疑惑.作为本书的第1章,序论部分将着重阐述几个基础问题：目标识别技术发展概况、贯穿于研制过程的ATR评估、评估方法的发展现状、ATR评估的重要课题等.显然,上述问题之间存在着紧密的联系.
1.1 ATR发展概况
1.1.1 基本概念及领域特色
《IEEE图像处理汇刊》给出的定义是[4]：自动目标识别一般指通过计算机处理来自各种传感器的数据,实现
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