【摘 要】
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该文提出了一种基于栈式自编码器（Stacked Auto Encoder,SAE）特征融合的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Rader,SAR）图像车辆目标识别算法。首先,该算法提取了SAR图像的25种基线
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院,北京市遥感信息研究所
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该文提出了一种基于栈式自编码器（Stacked Auto Encoder,SAE）特征融合的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Rader,SAR）图像车辆目标识别算法。首先,该算法提取了SAR图像的25种基线特征（baseline features）和局部纹理特征（Three-Patch Local Binary Patterns,TPLBP）。然后将特征串联输入SAE网络中进行融合,采用逐层贪婪训练法对网络进行预训练。最后利用softmax分类器微调网络,提高网络融合性能。另外,该文提
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