论文部分内容阅读
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的图像目标识别应用,该文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标识别方法。首先通过在误差代价函数中引入类别可分性度量,提高了卷积神经网络的类别区分能力;然后利用改进后的卷积神经网络对SAR图像进行特征提取;最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对特征进行分类。使用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)SAR图像数据进行实验,识别结果证明了所提方法的有效性。