본 논문에서는 병진 및 회전에 대한 불변성을 갖는 역합성 개구면 레이더(ISAR, Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상 식별을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습 영상과 시험 영상 간의 상대 회전각을 추정하기 위해 ISAR 영상에 대한 이차원 푸리에 변환을 수행한 후, 해당 스펙트럼을 극좌표계로 사상한다. 학습 영상과 시험 영상의 사상 영상 간 상관계수가 최대가 되는 각도를 회전각으로 설정한 후, 시험 영상의 2D 푸리에 스펙트럼을 회전각 만큼 회전시키고, 이를 이차원 역푸리에 변환하여 회전에 대한 불변성을 확보한다. 영상 식별은 이차원 주성분 분석과 2개 은닉층의 간단한 신경망 분류기를 통해 수행된다. 제안된 방법은 적은 수의 학습 데이터와 낮은 신호대잡음비 환경에서도 높은 식별 정확도를 나타내며, 기존 방법에 비해 영상의 흐림 현상에 덜 민감한 특성을 보인다.