[发明专利]一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法有效
| 申请号： | 202110112799.3 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112949682B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 刘新龙;邓磊;蒋仕新;李韧;王笛;张廷萍;杨建喜 | 申请（专利权）人： | 重庆交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V20/10 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 胡逸然 |
| 地址： | 400074 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法，包括：将目标SAR图像输入SAR图像分类网络；卷积层提取目标SAR图像的具有中层语义的特征基元；特征统计层基于具有中层语义的特征基元提取目标SAR图像的统计基元矢量；非线性及线性变换层基于统计基元矢量生成目标SAR图像的特征级统计描述矢量；Softmax层基于特征级统计描述矢量生成目标SAR图像的分类结果。相比于传统CNN方法，本发明不仅致力于SAR图像的结构特征学习，而且在特征学习过程中特别考虑了SAR图像的特征级统计特性，致力于集成特征学习和统计分析为一体，能够有效解决利用CNN方法进行SAR图像分类时泛化能力不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 统计 描述 学习 sar 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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