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基于深度神经网络的SAR纹理图像分类方法

1892018/10/11
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 基于深度神经网络的SAR纹理图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明提出了一种基于深度神经网络的SAR纹理图像分类方法，主要解决已有技术应用在样本数量较大，特征维数较多的SAR纹理图像分类准确率低的问题。其实现步骤是：(1)提取SAR图像的低级特征；(2)通过深度神经网络的第一层RBF神经网络对SAR图像训练低级特征，得到图像的高级特征；(3)通过深度神经网络的第二层RBM神经网络训练高级特征，得到图像的更高级特征；(4)通过深度神经网络的第三层RBF神经网络训练更高级特征，得到图像纹理分类特征；(5)将图像测试样本的纹理分类特征与测试样本标签对比，调节深度神经网络各层参数，得到最优测试分类准确率。本发明分类准确率高，可用于目标识别或目标跟踪。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2019/10/11
  • 委托机构 西安电子科技大学
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