PCA预训练的卷积神经网络目标识别算法

发布时间：2017-06-02 22:17

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【摘要】：针对卷积神经网络对合成孔径雷达目标识别训练在标签数据不足,平移、旋转以及复杂情况下的识别率不高问题,提出一种优化的卷积神经网络目标识别算法.为克服标签数据不足,利用主成分分析非监督训练一组特征集初始化卷积神经网络;为提高训练速度,同时避免陷入过拟合,采用线性修正函数作为非线性函数;为增强鲁棒性,同时减小下采样对特征表示的影响,引入概率最大化下采样的方式,并在卷积层后对特征进行局部对比度标准化.实验表明,与传统的卷积神经网络相比,该算法对合成孔径雷达目标具有更高的识别率,并对图像各种形变以及复杂背景具有较好的鲁棒性.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【关键词】： 卷积神经网络 主成分分析 概率最大化下采样 线性修正函数 局部对比度标准化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61379104;61372167)
【分类号】：TP391.41;TP183
【正文快照】： 对图像中目标的精确和鲁棒识别是模式识别及人工智能领域的核心内容.在军事领域,随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术的完善和合成孔径雷达数据级数倍的增加,从大量数据及复杂场景中获取并识别各类军事目标成为了研究热点.近年来,深度神经网络成为机器学

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