[發明專利]SAR目標特征精煉表達方法在審
| 申請號： | 201910454933.0 | 申請日： | 2019-05-29 |
| 公開（公告）號： | CN110175618A | 公開（公告）日： | 2019-08-27 |
| 發明（設計）人： | 謝鋒;辛煜;李成;黃河;孫玉娥 | 申請（專利權）人： | 蘇州大學 |
| 主分類號： | G06K9/46 | 分類號： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 曹成俊 |
| 地址： | 215168 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 目標特征 精煉 目標分類 特征集 決策 特異性表達 高斯分布 構造條件 切片圖像 散射特征 數據噪聲 貪婪算法 依次連接 真實目標 決策表 條件集 統計量 小樣本 協方差 灰度 前向 消減 相等 稠密 共生 樣本 評判 分類 | ||
1.一種SAR目標特征精煉表達方法，其特征在于，包括：首先輸入提取的SAR目標特征，有電磁散射特征，局部不變特征如SIFT，灰度共生統計量，變換特征，然后分別構造條件特征集與決策集，決策集由真實目標類別構成。決策表通過每張SAR切片圖像依次連接條件集與決策集構成。決策表里特征數多，為避免“維數災難”同時降低計算復雜度，使用一個前向貪婪算法得到核特征集，步驟如下：
步驟1:核特征集R，初始化為空；
步驟2:對每個屬于條件集C-R中特征ak計算概率
式中,k＝1,2…,C＝{a1,a2,…ak,…}，
為(x的描述)
屬于DX(決策值X)的概率，滿足
α為置信水平；
步驟3:計算損失函數，即這里ωi是第i(i＝1,2,…,c)類；X是決策類標；若等價類是邊界域中小類的概率增高，這更可能引起誤分類，于是損失函數累計1；
步驟4：對每一張SAR切片圖像i(i＝1,2,…,n)計算損失函數,累加為總損失函數:
步驟5：計算|U|為切片總數；
步驟6：首先對每個特征(共k個)計算一個γ值，從中選取最大者，滿足以下2條件：
1)總損失不增加；
2)適應度最大；
步驟7：γ0初始值賦0；
步驟8：若γ與γ0之差的絕對值大于重要性閾值Δ(設為0.001)，則認為特征am重要，加入核特征集R里，進入步驟2循環，直到γ與γ0之差的絕對值不大于重要性閾值Δ時，循環結束，返回R；
步驟9:核特征集R中特征次序對應決策規則。
通過以上步驟得到目標核特征，用以區分不同目標。
2.如權利要求1所述的SAR目標特征精煉表達方法，其特征在于，所述條件集包含電磁散射特征，局部不變特征(SIFT)，灰度共生統計量，變換特征。
3.如權利要求1所述的SAR目標特征精煉表達方法，其特征在于，所述重要性閾值設為0.001。
4.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現權利要求1到3任一項所述方法的步驟。
5.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1到3任一項所述方法的步驟。
6.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1到3任一項所述的方法。
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