基于栈式自编码器特征融合的SAR图像车辆目标识别

作者：康妙; 计科峰; 冷祥光; 邢相薇; 邹焕新

来源：雷达学报, 2017, 6(02): 167-176.

• SAR
• 目标识别
• 特征融合
• 栈式自编码器
• MSTAR

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,该文提取了SAR图像的Gabor纹理特征,进行了不同特征之间的融合实验。结果表明基线特征与TPLBP特征冗余性小,互补性好,融合后的特征区分性大。与直接利用SAE,CNN（Convolutional Neural Network）进行目标识别的算法相比,基于SAE的特征融合算法简化了网络结构,提高了识别精度与识别效率。基于MSTAR数据集的10类目标分类精度达95.88%,验证了算法的有效性。

• 单位
  北京市遥感信息研究所; 国防科学技术大学