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基于距离度量学习的SAR图像识别方法

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针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像样本数据有限,且不同类别间的图像区分度不高导致识别困难的问题,提出一种应用于SAR图像识别的距离度量学习方法.该方法使用CNN网络得到图像的特征分布,利用LSTM网络加强图像间的关联性,基于余弦相似距离度量方法计算图像之间的匹配度,通过注意力机制后对结果进行分类.训练过程结合小样本学习的训练方式,采取预训练的策略进行实验.实验以公开的MSTAR数据集进行SAR图像识别,结果表明该方法准确率达到99.3％,比SVM方法提升2.5％.
A SAR Image Recognition Method Based on Distance Metric Learning

高飞、赵洁琼、林翀、陈浩然

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北京理工大学信息与电子学院,北京100081

合成孔径雷达 度量学习 图像识别

2021

10.15918/j.tbit1001-0645.2019.301

北京理工大学学报
北京理工大学

北京理工大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.609
ISSN：1001-0645
年,卷(期)：2021.41(3)
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