[發(fā)明專利]一種基于鄰域樣本定向鑒別投影特征提取方法

在審

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• 申請日: 2018-07-18
• 公開（公告）號: CN109117739A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發(fā)明（設計）人: 張寅;劉嫻;王雯璟
• 申請（專利權）人: 成都識達科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

本發(fā)明公開一種基于鄰域樣本定向鑒別投影特征提取方法，基于流形學習理論，引入鄰域樣本信息熵構建鄰域樣本定向聚集中心，將樣本鄰域中最靠近類中心的樣本點，即鄰域樣本熵最小的點，確定為鄰域樣本定向聚集中心，使得降維過程中，給予樣本確定的移動方向，從而使樣本在低維空間更好地聚集；本發(fā)明方法避免了處理高維數據時面臨的維數災難問題，穩(wěn)健性能更高。

技術領域

本發(fā)明屬于合成孔徑雷達領域，特別涉及一種自動目標識別中SAR圖像的特征提取技術。

背景技術

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一種能夠全天時、全天候地獲取地球表面高分辨率圖像的成像雷達，廣泛運用于農林環(huán)境監(jiān)測、海陸資源利用、地質結構勘探、重大災害評估等領域。受SAR成像系統(tǒng)固有特性影響，目標與傳感器間的姿態(tài)變化，以及目標自身的幾何形態(tài)發(fā)生變化、且SAR特殊的相干成像機理導致圖像中出現相干斑現象。僅依靠人工判讀效率低、易出錯，且無法批量解譯，難以應對大量SAR圖像數據的實時解譯和判讀的需求。SAR自動目標識別(Automatic Target Recognition,ATR)就是對SAR圖像進行準確、快速、自動解譯，使SAR數據能自動轉化為用戶所需的信息，進而研發(fā)出具備類似人類學習的強大認知能力的SAR系統(tǒng)。

SARATR研究一般采用分級處理流程機制，逐級遞進處理，主要包含三個階段：SAR圖像預處理、目標特征提取和目標分類識別。特征提取為分類識別提供所需的關鍵特征信息，特征提取器的設計將直接影響分類結果。此階段主要完成對目標中可鑒別特征的提取，并對目標圖像進行降維，以減少后續(xù)識別運算量。

為實現更好的特征提取效果，非線性的特征提取方法—流形學習提出，得到了廣泛且出色的應用。

局部保持映射算法(Locality Preserving Projections，LPP)、鄰域保持嵌入算法(Neighbor hood Preserving Embedding，NPE)和正交鄰域保持投影算法(OrthogonalNeighborhood Preserving Projections，ONPP)這些基于流形學習的算法被相繼提出。這些算法具有相似的思路，首先為原始數據集的樣本點建立近鄰圖，構建合適的關系矩陣以描述近鄰圖中點對間的相似關系，在降維時保留原始數據集的近鄰關系，通過最優(yōu)化準則求取顯性形式的線性嵌入映射，可以將新數據直接投影到低維特征空間。但這些方法沒有利用數據集中的類別信息，因而投影后的類別特征可分性并不突出，適合降維或聚類，并不適合對數據進行分類識別。

為了更好地挖掘數據集的類別和鄰域信息，監(jiān)督流形學習方法被相繼提出，文獻“H.T.Chen,H.W.Chang,T.L.Liu.Local discriminant embedding and its variants[C].IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,San Diego,2005,2:819-826”提出的局部鑒別嵌入算法(Local Discriminant Embedding，LDE)在光學圖像分類上得到了較好的結果。LDE方法使每個樣本遠離鄰域中的所有異類樣本，并且接近鄰域中的所有的同類樣本。如果一個樣本位于各類樣本混疊區(qū)域，且它周邊的異類樣本混合均勻，這個樣本在LDE提取后將不會向預期的方向移動；另外，流形的密度和曲率會隨著流形發(fā)生變化，全局參數不適用于整個流形，鄰域參數的選擇都會導致LDE方法的不穩(wěn)定性。

發(fā)明內容

為解決傳統(tǒng)流形學習特征提取方法在提取低維特征時未能有效賦予樣本明確的聚集方向的問題，本發(fā)明提出了一種基于二維鄰域樣本定向鑒別投影的特征提取方法，基于流形學習理論，通過利用鄰域樣本信息熵，賦予每個樣本明確的聚集方向，使得每個樣本以明確的方向接近同類中心，遠離異類中心，實現準確、穩(wěn)定的特征提取。

本發(fā)明采用的技術方案為：一種基于鄰域樣本定向鑒別投影特征提取方法，包括：