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基于层次化自动编码器的SAR图像分类方法及装置

摘要

本发明提供了一种基于层次化自动编码器的SAR图像分类方法及装置,包括:通过泛化正则化自动编码器模型对SAR图像的样本进行扩增;根据所述泛化正则化自动编码器模型建立层次化自动编码器网络模型;将扩增后的SAR图像的样本输入至所述层次化自动编码器网络模型中,以使该层次化自动编码器网络模型对输入的样本进行编码;将所述层次化自动编码器网络模型中输出的特征编码输入至分类器中,通过所述分类器对扩增后的SAR图像的样本进行分类。本发明所述的技术方案通过对SAR图像样本的扩增,实现对深度网络的充分训练,提高SAR图像分类的准确性;通过建立层次化自动编码器网络模型对输入的样本进行分类,提高了对SAR图像样本的适应程度。

著录项

  • 公开/公告号CN109214401A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201710527209.7

  • 发明设计人 孙富春;杨倩文;

    申请日2017-06-30

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹;曹杰

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园北京100084-82信箱

  • 入库时间 2024-02-19 07:28:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20170630

    实质审查的生效

  • 2019-01-15

    公开

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