[发明专利]一种基于迁移学习张量分解的高光谱异常检测方法在审
| 申请号： | 202110624715.4 | 申请日： | 2021-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN113379696A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 王玉磊;王凤超;石瑶;宋梅萍;张建祎 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习张量分解的高光谱异常检测方法，具体步骤包括：设计具有连续卷积层的卷积神经网络模型，通过迁移训练有标签的高光谱数据生成同类和不同类别的像素对，采用反向传播算法使网络参数不断迭代更新直至收敛；采用塔克分解将完成训练的模型进行卷积层分解，卷积运算将H×W×S大小的输入数据X映射到H'×W'×T大小的输出数据Y，读取待检测数据，将待检测像素与其周围的16个像素形成像素对，将平均相似度得分作为判断的依据，如果平均相似度得分大于设定阈值则视为异常目标，否则为背景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 张量 分解 光谱 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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