基于谱回归特征降维与后向传播神经网络的识别方法研究
来源：电子与信息学报杂志2016年第4期北京时间：
作者：邬战军, 牛敏, 许冰, 牛燕雄, 耿天琪, 张帆, 满达
摘要：采用后向传播(BP)神经网络对空间目标进行识别时，高维的输入特征导致网络结构复杂，识别性能降低。针对上述难点，该文提出一种基于谱回归(SR)特征降维与BP神经网络的识别方法。该方法首先对空间目标进行HOG特征提取，然后将提取的高维HOG特征进行SR降维，最后把降维后的数据通过BP分类器进行训练识别。实验结果表明：该方法的降维和识别特性优于传统降维方法PCA, KPAC, LPP, KLPP等，能够兼顾实时性和准确性，提高了识别性能。
关键词：目标识别, 后向传播神经网络, 谱回归, 特征降维
