一种基于小样本数目集的动态渐进式自动目标识别方法

摘要

本发明属于自动目标识别技术领域，具体涉及一种基于小样本数目集的动态渐进式自动目标识别方法。本发明在使用GANs生成样本进行数据集扩充的基础之上，提出了一种通用的在小规模样本集条件下进行识别的自动目标识别方法，并应用于自动目标识别领域。作为一种具备在小样本条件下能够进行自动目标识别的方法，该方法能够保有自主生成、自主迭代以及自主成长的能力，在训练样本数目不足原始样本集15％的条件下，使ATR模型的识别准确率达到了94％。同时，本发明所提出的筛选方法，较之于SVM等传统筛选方法，其筛选样本的结果更具显著性。