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基于稀疏表示和深度学习的SAR图像目标识别研究

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基于稀疏表示和深度学习的SAR图像目标识别研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  · 研究背景和意义第11-12页
  · SAR图像目标识别发展概述第12-16页
    · 基于模板匹配的方法第12-13页
    · 基于模式分类的方法第13-15页
    · 基于稀疏表示的方法第15-16页
  · 本文的研究内容第16-17页
  · 本文的结构安排第17-19页
第2章 SAR图像目标识别基本理论第19-39页
  · 引言第19页
  · SAR图像目标识别框架第19-20页
  · SAR图像预处理第20-22页
  · SAR图像特征提取第22-24页
    · 传统特征提取第22-23页
    · 稀疏特征提取第23-24页
    · 基于深度学习的特征提取第24页
  · 图像的空间金字塔模型第24-27页
    · 词袋模型(Bag of Words)第25-26页
    · 空间金字塔模型(Spatial Pyramid Matching)第26-27页
  · SAR图像目标分类算法第27-36页
    · 贝叶斯分类第28-29页
    · 神经网络第29-32页
    · 集成学习第32-33页
    · 支持向量机第33-36页
  · 本章小结第36-39页
第3章 基于多尺度稀疏表示的SAR图像目标识别第39-51页
  · 引言第39页
  · 稀疏表示理论简介第39-41页
  · 多尺度稀疏特征表示第41-45页
    · 多尺度密集SIFT特征提取第41-44页
    · 多尺度字典学习与稀疏表示第44-45页
  · 基于多尺度稀疏表示的SAR图像目标识别算法第45-47页
  · 实验结果与分析第47-50页
    · SAR图像数据集第47-49页
    · 实验结果分析第49-50页
  · 本章小结第50-51页
第4章 基于深层去噪自编码网络的SAR图像目标识别第51-61页
  · 引言第51-52页
  · 深层去噪自编码网络第52-55页
    · 自编码器第52-53页
    · 去噪自编码器第53-54页
    · 深层去噪自编码网络第54-55页
    · 反向传播微调第55页
  · 基于深层自编码网路的SAR图像特征提取第55-57页
  · 基于深层自编码网路的SAR图像目标识别算法第57-58页
  · 实验结果第58-59页
  · 本章小结第59-61页
第5章 总结和展望第61-63页
  · 论文总结第61-62页
  · 未来研究展望第62-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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