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基于Res-Net深度特征的SAR图像目标识别方法
被引量：
7
1
作者
刘飞
高红艳
+2 位作者
卫泽刚
刘亚军
钱郁
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期624-631,共8页
采用Res-Net学习合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像多层次深度特征,并基于结构相似性准则选取其中的有效成分。通过联合稀疏表示对选取的多层次深度特征进行表征和分析,判定输入样本的目标类别。利用MSTAR数据集进行测试...
采用Res-Net学习合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像多层次深度特征,并基于结构相似性准则选取其中的有效成分。通过联合稀疏表示对选取的多层次深度特征进行表征和分析,判定输入样本的目标类别。利用MSTAR数据集进行测试,该方法对10类目标的识别率达到99.02%,对于俯仰角差异以及噪声干扰的稳健性更优。该方法能够有效结合Res-Net和联合稀疏表示在特征提取和分类决策方面的优势,提升识别方法的整体性能。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
Res-Net
结构相似性
联合稀疏表示
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职称材料
题名
基于Res-Net深度特征的SAR图像目标识别方法
被引量：
7
1
作者
刘飞
高红艳
卫泽刚
刘亚军
钱郁
机构
宝鸡
文理学院
物理
与
光电技术
学院
宝鸡
文理学院
宝鸡
先进
钛合金
与
功能
涂层
协同
创新
研发
中心
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期624-631,共8页
基金
国家自然科学基金(No.11675001,No.82072075)
陕西省科技计划(No.2019JM-045,No.2018JM6099,No.2018ZDXMGY119)
宝鸡市科技计划(No.2017JH2-18,No.18JH-02)。
文摘
采用Res-Net学习合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像多层次深度特征,并基于结构相似性准则选取其中的有效成分。通过联合稀疏表示对选取的多层次深度特征进行表征和分析,判定输入样本的目标类别。利用MSTAR数据集进行测试,该方法对10类目标的识别率达到99.02%,对于俯仰角差异以及噪声干扰的稳健性更优。该方法能够有效结合Res-Net和联合稀疏表示在特征提取和分类决策方面的优势,提升识别方法的整体性能。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
Res-Net
结构相似性
联合稀疏表示
Keywords
Synthetic Aperture Radar(SAR)
target recognition
Res-Net
structural similarity
joint sparse representation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN957 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Res-Net深度特征的SAR图像目标识别方法
刘飞
高红艳
卫泽刚
刘亚军
钱郁
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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职称材料
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参考文献
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