●序言
1 定義和性能測度
1.1 什麼是自動目標識別
1.2 基本定義
1.3 探測準則
1.4 目標探測的性能測度
1.4.1 Truth歸一化測度
1.4.2 報告歸一化測度
1.4.3 接收機工作特性曲線
1.4.4 Pd—虛警率曲線
1.4.5 Pd—列表長度
1.4.6 可能進入探測方程的其他因素
1.4.7 導彈術語
1.4.8 雜波水平
1.5 什麼是自動目標識別?
1.5.1 物體的分類
1.5.2 混淆矩陣
1.5.3 源於概率和統計的某些常用的術語
1.6 試驗設計
1.6.1測試策劃
1.6.2自動目標識別和人的客觀測試
1.7 自動目標識別的硬件軟件特性
參考文獻
2 目標檢測策略
2.1 引言
2.1.1什麼是目標檢測?
2.1.2檢測方案
2.1.3尺度伸縮
……
人的視覺繫統不是面向對某些類型的數據的分析設計的,這些數據包括快速的步進凝視的圖像、雷達所產生的復值的信號、超光譜圖像、三維激光雷達數據,或者信號數據與各種類型的數據的融合。當數據率太高,或者持續時間太長,導致人腦難以處理時,或者數據不適於展示時,自動目標識別繫統將有突出表現。雖然如此,現有的大多數自動目標識別繫統是與人在回路中結合運用的。目前,在涉及需要會商、理解和判斷的任務時,人比自動目標識別繫統表現的更好,因此仍然需要由人做出最終決策,並確定要采取的行動。這就要求為決策人員提供自動目標識別輸出(在本質上是統計的、多面的),且輸出形式必須易於理解,這是一個困難的人/機接口問題。展望未來,更自主化的機器人繫統將更多地依賴於自動目標識別,代替操作人員,自動目標識別器或許將成為整個機器人平臺的“大腦”。我們將在《自動目標識別(第3版)》結束時討論這一令人興奮的主題。