基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别 - 吕艺璇; 王智睿; 王佩瑾; 李盛阳; 谭洪; 陈凯强; 赵良瑾; 孙显 (雷达学报, 2022)
TP753; SAR图像由于数据获取难度大,样本标注难,目标覆盖率不足,导致包含地理空间目标的影像数量稀少.为了解决这些问题,该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究.针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况,设计散射关联分类器,对飞机目标的离散程度量化建模,通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重,指导网络学习更具有区分性的类间特征表示.考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响,设计了自适应特征细化模块,促使网络更加关注飞机的关键部件区域,减少背景噪声干扰.该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合.实验结果表明,在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上,该方法识别精度为59.90％,相比于基础方法提升了3.85％.减少一半训练数据量后,该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异.