自动目标识别性能评估指标简述

针对自动目标识别(ATR)评估领域的研究需求,首先明确了ATR评估中的若干基本概念,然后分别介绍了混淆矩阵、概率型指标、数率型指标和基于ROC曲线指标的概念、定义及用法.提出了评估指标的选取原则,并根据这些原则对比分析了上述四类指标,所得出的结论对于实际的ATR性能评估操作具有一定的参考价值.     

ATR算法稳定性评估方法

提出了一种ATR算法目标识别率稳定性评估方法,阐述了该方法所采用的数学模型及原理.运用此方法对一个基于一维距离像的ATR算法进行了稳定性评估.理论分析和评估实例表明所提方法具有实用价值.     

ATR系统性能评估问题的分析

目标自动识别(ATR)系统和算法的评估工作是ATR系统发展过程中最重要也是最基础的阶段之一.为此,提出了从代价、操作条件、性能这3个方面分析ATR系统性能评估问题,并详细介绍了这3个方面的相互关系、含义及主要内容,对于ATR系统的评估方法的研究有一定的指导意义.     

自动目标识别系统的区间评估分值模型及算法

针对自动目标识别(ATR)系统评估的迫切需求和特点,提出了一种区间评估分值模型,借助多属性决策分析理论构建了适用于ATR系统的评估模式,并给出了两个具体的区间分值评估算法.基数区间分值评估算法基于价值理论,通过确定评估对象属性的价值函数并加权形成基数区间评分值,定量评价ATR系统满足决策者主观价值需求的程度;序数区间分值评估算法基于TOPSIS法思想,通过计算评估对象与理想点和负理想点的距离差距,综合生成序数区间评分值,定量指示各个ATR系统距离理想系统的相对差距程度.运用所提出的两种评估算法对6个空地ATR系统进行了实例操作,评估结果表明所提模型及算法合理、直观.     

红外目标自动识别(ATR)算法性能评估的方法研究

本文对红外自动目标识别(ATR)算法性能评估的发展进行了系统的梳理,介绍了ATR算法性能评估过程中必不可少的工作条件限制以及性能指标的选取,并总结了目前ATR算法性能评估中经常采用的几种方法。     

ACC和AUC在ATR算法评估中的应用

ATR算法评估领域常用的评估指标为正确识别率ACC,但ACC自身存在诸多缺陷,仅用ACC指标评估结论具有一定的盲目性和误导性.基于ROC曲线的性能评估指标AUC反映了识别算法在多门限下的整体性能,克服了ACC指标的缺陷.在概述ACC及AUC各自含义和性质的基础上,全面揭示了二者之间内在的联系,AUC值固定时,加权和非加权ACC均值与AUC间存在线性关系;另一方面在ACC固定的情况下,若PTP巳知,ACC、AUCmax和 AUC min之间也存在线性关系,最后阐释了AUC的优越性.     

基于ROC曲线的目标识别性能评估方法

在自动目标识别（ATR）领域，评估目标识别算法性能的指标常用的有分类准确度、精确度、检测概率、混淆矩阵等，但这些指标都存在固有的局限性，对类别先验概率不具有稳健性。近几年来采用的基于雷达接收机工作特性曲线即ROC曲线的评估方法得到的评估结论不敏感于类别先验概率，从根本上克服了以上指标的缺陷。同时，该评估方法可以在错误分类代价未知的情况下进行，并能对识别算法进行多门限评估，因而在分类器识别算法性能评估中得到了广泛应用。文中首先叙述了ROC曲线和ROC曲线建立的方法，然后详细论述了基于ROC曲线的评估方法中常用的性能评估指标。     

基于灰色关联分析的ATR系统作战能力评估

针对ATR效能评估现有研究的不足方面,重点研究了ATR效能的概念,建立了作战能力指标体系和基于灰色关联分析法的作战能力评估模型,并对指标体系的合理性和评估方法的适用性进行了分析,解决了ATR效果评估所涉及的部分重要问题.     

基于Logistic回归模型的景像匹配算法性能评估

景像匹配算法性能评估的目的是通过科学客观地评估算法性能,选择满足应用需要的匹配算法及进一步改进算法.将自动目标识别(ATR)算法性能评估中常用的Logistic回归模型应用于景像匹配算法性能的定量评估,进一步深入研究了匹配试验所需的样本量和试验结果的定量分析方法,并通过对两种匹配算法的定量评估试验验证了方法的有效性.     

一种基于Logistic回归模型的ATR算法性能评估方法

提出了一种基于Logistic回归模型的ATR算法性能评估方法。该方法能够在考虑各种影响因素作用的情况下对算法的识别性能进行有效的评估。利用该方法对两种目标识别算法进行了评估。评估结果表明,该方法具有可行性和实用性。     

应用多级模糊综合评判的目标识别效果评估

针对目标识别效果评估,提出一种通用化的评估思路,给出识别过程的参照信息以及计算方法,选取了评估指标及测度方法。随后,将多级模糊综合评判引入到目标识别效果评估,建立了一种开放的评估模型,该模型可以将识别条件有机地纳入评估过程并给出客观的、定量化的评估结果。最后,结合实测数据和拟合数据完成了仿真。     

应用变权模糊综合评判的目标识别效果评估

提出一种目标识别效果评估的整体思路。将变权模糊综合评判引入到目标识别效果评估，建立了一种开放的评估模型，该模型可以给出客观的、定量化的评估结果。最后，结合实测数据和拟合数据完成了仿真。     

基于高分辨率SAR图像的打击效果评估

研究了基于特征提取的SAR图像理解问题,提出了一个基于高分辨率SAR图像的人造目标打击效果评估系统,该系统包括目标检测、目标提取、特征提取和分级评估四个模块,并重点分析了系统中特定人造目标如建筑物特征信息的选择和提取等问题.经过适当扩展和改进,该系统可用于各种不同人造目标的打击效果评估和自动识别.仿真结果表明,该系统可有效地对人造目标的打击效果如是否摧毁、摧毁程度以及目标受摧毁部位等进行评估.