[发明专利]基于分布和结构匹配生成对抗网络的SAR图像地物分类方法有效
| 申请号： | 201811179820.6 | 申请日： | 2018-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN109284786B | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 侯彪;任仲乐;吴倩;焦李成;马晶晶;马文萍;王爽;白静 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分布和结构匹配生成对抗网络的SAR图像地物分类方法，选取训练集中的真实数据与生成器生成的伪数据训练DSM‑ACGAN中的判别器，更新其参数；固定判别器参数，再次生成伪数据训练DSM‑ACGAN中的生成器，更新其参数；计算生成数据和真实数据的分布和结构特性差异，作为样本权重引导DSM‑ACGAN训练和判别器中的特征学习；利用训练好的判别器对测试SAR图像进行预测并计算分类指标。本发明同时将真实SAR图像的统计和图像特性作为判别性先验融入生成对抗网络，有效地实现判别性特征学习，显著地提升了分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分布 结构 匹配 生成 对抗 网络 sar 图像 地物 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.基于分布和结构匹配生成对抗网络的SAR图像地物分类方法，其特征在于，通过选取训练集中的真实数据与生成器生成的伪数据训练DSM‑ACGAN中的判别器并更新其参数；然后固定判别器参数，再次生成伪数据训练DSM‑ACGAN中的生成器并更新其参数；再计算生成数据和真实数据的分布和结构特性差异，作为样本权重引导DSM‑ACGAN训练和判别器中的特征学习；最后利用训练好的判别器对测试SAR图像进行预测并计算分类指标。
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