基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法

摘要：

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.

关键词：卷积自动编码器、哈希变换、直方图统计、军用飞机、特征提取

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61379104

在线出版日期：2019-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：23-28