RAPSİM Hedef Sınıflandırma

Radar, sonar veya optik algılayıcılara ait ölçümsel ve/veya sentetik verilerinden çıkartılan çeşitli öznitelikler ve farklı sınıflandırıcı yapıları kullanılarak kara, hava veya deniz platformlarının sınıflandırma faaliyetleri gerçekleştirilmektedir.






Hedef Türleri

Sınıflandırma çalışmalarında, gerçek sistemlerin karşılaşabileceği tüm hedef türleri için, sınıflandırma işlemine yönelik girdi verisi imkânlar dâhilinde oluşturulmaktadır. Bu kapsamda, kara platformları için askeri kamyon ve füze rampası, hava platformları için uçak ve İHA veya deniz platformları için ise balıkçı gemisi ve tanker gibi çok sayıda sivil veya askeri hedef türü dikkate alınmaktadır







Girdi Verisi Türleri

Sınıflandırma çalışmalarında, gerçek sistemlerden elde edilen ölçümsel veriler ile birlikte RASES yazımı aracılığı ile oluşturulan sentetik veriler 'girdi verisi' olarak kullanılabilmektedir. Gerçek sistemlerin oluşturdukları veri biçimleri gözetilerek elde edilen veya oluşturulan girdi verileri "Menzil Profilleri", "Ters Yapay Açıklıklı Radar Görüntüleri" veya "Mikro-Doppler Profilleri" gibi farklı biçimler alabilmektedir. Sentetik girdi verilerinin oluşturulma aşamasında hedeflerin bilgisayar destekli tasarım (BDT) modellerinden yararlanılmaktadır.







Öznitelik Türleri

Sınıflandırma çalışması yapılacak platformlar ve ilgili platformlar için oluşturulan verilerin karakteristikleri dikkate alınarak uygun öznitelikler çıkartılmakta ve sınıflandırıcıya sağlanmaktadır. Bu kapsamda, temel uzamsal (boy, simetri, vb), istatistiksel (ortalama, standart sapma, vb) veya dönüşüm katsayıları (dalgacık, Fourier-Mellin, Gabor, vb.) biçiminde çok farklı ve çeşitlilik arz eden öznitelikler elde edilmekte ve kullanılmaktadır.






Sınıflandırıcı Türleri

Sınıflandırma çalışmalarında, bireysel veya ortalama anlamında en yüksek tanıma performansını elde etmek üzere, temel Bayes, komşuluk (k-NN), maliyet fonksiyonu optimizasyonu (perceptron, en küçük kareler, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları) veya derin öğrenme (konvolüsyonel sinir ağları) tabanlı çok çeşitli sınıflandırıcı yapıları uygulanabilmektedir.