基于卷积神经网络与加权核特征分析的图像识别方法

摘要

本发明属于雷达目标识别领域。一种基于卷积神经网络与加权核特征分析的图像识别方法，具体步骤为：首先，对SAR图像进行预处理，包括裁剪和去噪。其次，利用卷积神经网络提取SAR图像目标的特征。然后，利用加权核特征分析，筛选提取到的特征，去除坏的特征，保留好的特征。最后，利用最近邻分类进行识别。本发明将卷积神经网络和加权核特征分析方法结合，将卷积神经网络提取的特征用加权核特征分析降维，然后用最近邻分类识别，有效的弥补了传统的卷积神经网络识别性能欠佳的特点；同时利用加权核特征分析对特征矩阵降维，提纯了特征，提高了识别率。