2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩73頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、SAR(合成孔徑雷達(dá))成像技術(shù)具有全天時(shí)全天候成像能力,這使得SAR圖像解譯技術(shù)在國防和民用領(lǐng)域受到越來越多的重視,而作為圖像理解技術(shù)的第一步SAR圖像分割也就愈加顯得重要。結(jié)合SAR圖像標(biāo)記數(shù)據(jù)稀缺、相干斑噪聲嚴(yán)重等問題以致SAR圖像分割困難的現(xiàn)實(shí),采用無監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)策略,用于SAR圖像分割。同時(shí)將研究課題結(jié)合數(shù)據(jù)稀疏表示字典學(xué)習(xí)方法,數(shù)據(jù)的稀疏表示字典學(xué)習(xí)方法可以方便直接的與遷移學(xué)習(xí)思想結(jié)合實(shí)現(xiàn)知識(shí)的遷移,同時(shí)字典學(xué)習(xí)方法用于分類識(shí)

2、別可以較好的抑制噪聲帶來的不良影響。圍繞無監(jiān)督遷移學(xué)習(xí)及其在SAR圖像分割中的應(yīng)用課題主要做以下三個(gè)方面研究。
   (1)基于字典學(xué)習(xí)的無監(jiān)督樣本遷移聚類算法針對(duì)部分SAR圖像由于分辨率低、噪聲嚴(yán)重等原因造成的可分性較差的問題,依靠目標(biāo)SAR圖像數(shù)據(jù)經(jīng)初始劃分得到的目標(biāo)聚類中心,從單幅源域SAR圖像中遷移可分性較好的樣本,并用其來構(gòu)建具有良好分類能力的分類器以引導(dǎo)和改善目標(biāo)分類器,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)SAR圖像數(shù)據(jù)的更好的分割,通過紋理圖

3、像和SAR圖像分割實(shí)驗(yàn)證實(shí)了算法的有效性。
   (2)基于字典學(xué)習(xí)的無監(jiān)督特征遷移聚類算法,與樣本相比特征具有更加廣泛的知識(shí)表示能力。數(shù)據(jù)稀疏表示字典學(xué)習(xí)算法用于分類的關(guān)鍵是增強(qiáng)字典的判別能力,所以通過首先找到目標(biāo)數(shù)據(jù)字典中的判別性原子,然后依據(jù)初始目標(biāo)聚類中心從源域中尋找與目標(biāo)判別性原子相似的特征知識(shí),將其遷移到目標(biāo)任務(wù)的字典中,增強(qiáng)目標(biāo)字典的判別性,得到目標(biāo)數(shù)據(jù)更好的劃分,同時(shí)從單源域擴(kuò)展到多個(gè)源域,增加源域的知識(shí)存儲(chǔ),降

4、低負(fù)遷移發(fā)生的可能性。然后在紋理圖像和SAR圖像數(shù)據(jù)上測試了算法,得到了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
   (3)為了加強(qiáng)對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)樣本個(gè)體特異性的重視,引進(jìn)動(dòng)態(tài)集成選擇算法,但是動(dòng)態(tài)集成選擇在數(shù)據(jù)測試過程對(duì)每一樣本動(dòng)態(tài)的進(jìn)行集成選擇速度較慢,通過結(jié)合數(shù)據(jù)的稀疏表示,不再需要對(duì)每一個(gè)測試樣本動(dòng)態(tài)集成選擇,而是對(duì)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得字典中的每一個(gè)原子進(jìn)行動(dòng)態(tài)集成選擇,同時(shí)結(jié)合測試數(shù)據(jù)利用該字典進(jìn)行稀疏表示之后得到的稀疏系數(shù)作為原子對(duì)應(yīng)集成的權(quán)重,間

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論