10.3969/j.issn.1002-0640.2019.08.005
基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法
飞机目标标签数据不足,使传统的机器学习算法训练效率不足.为提升训练效率提高飞机目标识别率,提出一种由卷积自动编码器(Convolutional Auto-Encoder,CAE)、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型.该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器,与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合,提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类.实验对飞机目标取得了较高的识别率,表明特征提取模型具有很强的鲁棒性.
卷积自动编码器、哈希变换、直方图统计、军用飞机、特征提取
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金面上项目61379104
2019-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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