基于区域划分的DBN分类及其在舰船目标识别中的应用
石钊铭
海装武汉局驻武汉地区第四军事代表室 武汉 430205
摘要：针对舰船目标识别时效性需求,论文提出了一种基于局部区域划分的DBN舰船目标识别方法.该方法首先提出了一种基于像素灰度级区域划分的局部空间灰度信息特征表征方法,有效衡量了当前像素与其搜索窗口内像素的邻域结构差异性,理论分析表明,该方法时间复杂度较低;其次构建了深度信念网络模型,通过反向传播网络向前传播计算得到样本所在的类别索引,实现了目标的准确分类;最后仿真实验表明,该算法的分类性能优于其他算法:K近邻、支持向量机、分层判别回归以及传统深度信念网络,满足舰船目标识别处理的高效性要求.
关键词：区域划分光学遥感图像深度信念网络舰船目标识别
分类号：P407.8(一般理论与方法)
论文发表日期：2022-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 48-52 )
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