[发明专利]基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法在审
| 申请号： | 202011559267.6 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112580554A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 李超;王超;刘锦帆;胡利平;李胜;李焕敏;朱超颖;张文林 | 申请（专利权）人： | 北京环境特性研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航天科工集团公司专利中心 11024 | 代理人： | 张国虹 |
| 地址： | 100854 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn mstar 数据 噪声 强度 控制 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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