摘要：針對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)識(shí)別方法正確率不高及速度不快等問(wèn)題做了積極的探索，提出了一種將圖像輪廓的奇異值與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）相結(jié)合的飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別方法。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，提取二值化圖像目標(biāo)的輪廓并進(jìn)行離散化：然后計(jì)算離散點(diǎn)到目標(biāo)質(zhì)心的距離，以此構(gòu)造目標(biāo)循環(huán)矩陣并提取它的奇異值特征量，作為目標(biāo)的特征；接著構(gòu)建PNN網(wǎng)絡(luò)，以奇異值為特征量輸入，對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練；最后利用訓(xùn)練好的PNN網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)待測(cè)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。在仿真實(shí)驗(yàn)中，該方法使識(shí)別率和處理速度得到了很大的提高，證明了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：奇異值；飛機(jī)目標(biāo)；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；二值化圖像；目標(biāo)識(shí)別