基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法.pdf

基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法 本文总结了基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法，旨在提高合成孔径雷达（SAR）图像数据源的分类优化方法。该方法采用多层卷积运算和下采样技术，以及神经元的非线性功能，利用局部响应归一化进行特征的降维，以Softmax作为分类器。实验结果表明，该方法是有效的，统计平均识别率达到了97.77%。 知识点1：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） * 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，兴起于20世纪90年代，但直到2012年，CNN才引起人们的注意。 * CNN已经成功应用于图像分类、目标检测和车辆检测等多种模式识别任务。 * 在图像分类中，CNN与LeCun提出的两级架构基本相同，但差异在于它们的配置、深度、单位数量和非线性函数的形式。 知识点2：深度学习（Deep Learning） * 深度学习是一种机器学习方法，通过神经网络对数据进行学习和表征。 * 深度学习结构中卷积层作为特征提取器，使用卷积运算通过学习获得分层特征，最后形成多层感知分类器。 知识点3：SAR图像分类 * SAR图像分类是遥感图像分类的一个分支，旨在对合成孔径雷达图像进行分类。 * 基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法可以提高分类的准确率和效率。 知识点4：Softmax分类器 * Softmax分类器是一种常用的多分类器，用于将输入数据映射到多个分类结果中。 * 在基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法中，Softmax分类器用于将特征映射到多个分类结果中。 知识点5：局部响应归一化（Local Response Normalization） * 局部响应归一化是一种特征归一化方法，用于减少特征维度和提高模型的泛化能力。 * 在基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法中，局部响应归一化用于特征的降维。 知识点6：MSTAR数据库 * MSTAR数据库是一个常用的SAR图像数据库，包含五类目标数据。 * 在基于多层卷积神经网络的SAR图像分类方法中，MSTAR数据库用于仿真实验和性能评估。