应用虚拟样本对SAR图像目标识别的研究

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摘要：鉴于SAR图像获取的困难，无法保证机器学习算法时需要的大数据量训练样本，因此影响了识别结果。首次提出了应用虚拟样本来扩大SAR图像目标识别训练集，提高SAR图像目标识别率的方法。通过使用重采样算法，奇异值重构与轮廓波重构等方法构建虚拟样本，与原有样本组成训练集，并通过SVM支持向量机进行训练识别在MSTAR公共数据集上的识别实验结果表明，对于不同数量的实际训练样本，通过添加本文方法构建的虚拟样本扩大训练集后，SAR图像目标识别率均会得到提高，尤其在小样本的情况下，识别率提高非常显著。该文证实了虚拟样本应用于SAR图像目标识别的有效性。在样本数目有限时，添加虚拟样本对SAR图像目标识别性能具有明显的改善作用。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94492X/201706/672538927.html

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关键词：SAR 机器学习算法 cqvip 支持向量机 机器学习 SAR图像 机器学习 目标识别 虚拟样本