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基于注意力胶囊网络的合成孔径雷达图像分类模型研究
引用本文:王权,温显斌.基于注意力胶囊网络的合成孔径雷达图像分类模型研究[J].天津理工大学学报,2023(6):42-48.
作者姓名:王权  温显斌
作者单位:1. 天津理工大学计算机视觉与系统教育部重点实验室;2. 天津理工大学天津市智能计算与软件新技术重点实验室;3. 天津理工大学计算机科学与工程学院
基金项目:国家自然科学基金(61472278);;天津市自然科学基金(18JCYBJC84800);
摘    要:特征提取是合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像自动识别与分类中的重要环节。由于SAR图像有相干斑噪声及几何畸变等特性,一般网络模型难以提取到有判别性的特征。为增强特征提取能力,提高分类准确率,提出将注意力机制与胶囊网络结合的一种注意力胶囊网络模型。注意力机制可聚焦寻找具有重要局部信息的特征,在图像识别过程中抑制干扰特征,定位重要特征。胶囊网络可捕捉图像中目标的位置与空间关系,使提取到的SAR图像特征含有更多便于分类的重要信息。结果表明:文中方法对SAR图像分类数据集中运动和静止目标的获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)有显著效果。

关 键 词:自动目标识别  合成孔径雷达  注意力  胶囊网络
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