Automatic Target Recognition (ATR) from SAR Imaginary by Using Machine Learning Techniques

Authors : Umut ÖZKAYA

Pages : 165-169

Doi:10.31590/ejosat.802811

View : 21 | Download : 13

Publication Date : 2020-10-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Sentetik açıklıklı radar (SAR) görüntülerinde Otomatik Hedef Tanıma (OHT), içerdiği yüksek seviyeli gürültü nedeniyle çözümü çok zor bir sorun haline gelmiştir. Bu çalışmada, SAR görüntülerini kullanarak farklı hareketli ve sabit hedefleri tespit etmek için makine öğrenmesine dayalı bir yöntem önerilmiştir. Birinci Derece İstatistik (BDİ) özellikleri, gri seviyedeki SAR görüntülerinde Hızlı Fourier Dönüşümü (HFD), Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) uygulandıktan sonra elde edilmiştir. Gri Seviye Eş Oluşum Matrisi (GSEOM), Gri Seviye Çalışma Uzunluğu Matrisi (GSÇUM) ve Gri Seviye Boyutu Bölge Matrisi (GSBBM) algoritmaları da özellik elde edilmesi için kullanılmaktadır. Bu özellikler, eğitim ve test aşaması için Gaussian çekirdeklere sahip Destek Vektör Makinesi (DVM) modeli için girdi olarak verilmiştir. Performans değerlendirmesinde 4 katlı çapraz doğrulama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, GSEOM + DVM algoritmasının % 95.26 doğrulukla en iyi model olduğunu göstermiştir. Önerilen bu yöntem, MSTAR veri tabanındaki hareketli ve sabit hedeflerin yüksek performansla tanınabileceğini göstermektedir.
Keywords : SAR, Hedef Tanıma, Makine Öğrenmesi, Özellik Çıkarımı, Destek Vektör Makinesi