[发明专利]面向单视全极化SAR数据的集成迁移学习分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110577250.1 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113343804B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 孙维东;赵伶俐 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/774;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向单视全极化SAR数据的集成迁移学习分类方法，采用全图分割和局部开窗分割，利用图像空间上下文信息浓缩源域有标签样本量和扩充目标域有标签样本量；然后结合散射矢量相似性系数和适应度函数设置源域有标签样本选取过程，根据目标域类别中心调整训练评判器模型所用源域样本分布；引入对弱分类器可靠性的参考信息作为权重因子，采用加权形式利用迁移弱分类器进行类别软预测，给予预测结果一致的目标域无标签像元伪标签，以扩充目标域有标签样本量并训练新弱分类器；通过迭代利用生成的迁移弱分类器集合完成目标域所有像元的集成分类。本发明能够显著降低雷达图像分类任务对目标域标签信息的高度依赖，提高分类效率和自动化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 单视全 极化 sar 数据 集成 迁移 学习 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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