自动目标识别（ATR）

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今天给大家推荐一本目标识别相关的资料《自动目标识别 第三版》，其英文名为：Automatic Target Recognition，ATR。全文共325页，2018年。

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全文共7章
第1章：定义和性能测量
第2章：目标检测方法
第3章：目标分类方法
第4章：自动目标跟踪和自动目标识别的统一
第5章：多传感器融合
第6章：下一代自动目标识别
第7章：你的自动目标识别器有多智能？
附录1：资源的获取
附录2：来自用户的问题并解答
附录3：缩略词列表

我们知道在复杂的电磁环境下，想有效并且稳定的识别并跟踪目标是非常困难的，但无疑这一点又是及其重要的。随着微波雷达技术的发展，我们获取目标信息的深度和广度也得到了极大的拓展。因此，全天时、全天候、大范围、全自动的监视和捕获目标的能力是现代化军队所需要的。


雷达的自动目标识别依赖于信息的获取和对雷达图像的解译，但由于相干斑噪声以及图像纹理信息不明显，或者是几何畸变等原因，ATR面临着不小的问题。

自动目标识别的方法主要有基于模板和基于模型，基于模板的方法，需要以领域内的专业知识作为基础，重点在于特征的提取和选择。而基于模型的方法，对模型的建立依赖程度较高，并且需要复杂的目标电磁散射特性计算以及实时处理不同姿态和环境下的图像，在实现中较为困难。


当前，基于深度学习的方法为自动目标识别提供了一条新的技术路线，它不再苛求难以全面的特征提取和复杂的目标建模，具有较好的图像分类和识别能力，从而成为了雷达图像处理方面研究的热点。

另外，自动目标识别不再依赖单一的传感器，它需要融合多种传感器的数据，从而综合后得到更精准的目标识别。


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