本文主要研究内容
作者俞淑燕,魏哲（2019）在《基于深度学习的激光遥感图像特征识别》一文中研究指出：以往基于模糊生物的激光遥感图像特征提取方法,通常采用单一的特征提取方式,获取的结果存在较多不明确部分以及维度高的问题,识别精度低。因此,提出基于深度学习的激光遥感图像特征识别方法,对激光遥感图像的颜色、纹理特征进行提取,获取相应的特征向量描述;采用基于卷积神经网络的深度学习方法,基于深度学习神经网络设计卷积神经网络,采用卷积神经网络对激光遥感图像特征向量进行训练,经过卷积层、池化层以及Softmax层的操作对特征向量进行降维处理,获取激光遥感图像特征的初步识别结果;采用Alexnet神经网络与GoogLeNet神经网络,基于初步识别结果对激光遥感图像中特征不明确的部分进行再次识别训练,获取激光遥感图像中的最优特征子集,完成激光遥感图像特征的高精度识别。实验结果表明,所提方法在激光遥感图像特征提取方面具有识别精度高、性能好的优势。
Abstract
yi wang ji yu mo hu sheng wu de ji guang yao gan tu xiang te zheng di qu fang fa ,tong chang cai yong chan yi de te zheng di qu fang shi ,huo qu de jie guo cun zai jiao duo bu ming que bu fen yi ji wei du gao de wen ti ,shi bie jing du di 。yin ci ,di chu ji yu shen du xue xi de ji guang yao gan tu xiang te zheng shi bie fang fa ,dui ji guang yao gan tu xiang de yan se 、wen li te zheng jin hang di qu ,huo qu xiang ying de te zheng xiang liang miao shu ;cai yong ji yu juan ji shen jing wang lao de shen du xue xi fang fa ,ji yu shen du xue xi shen jing wang lao she ji juan ji shen jing wang lao ,cai yong juan ji shen jing wang lao dui ji guang yao gan tu xiang te zheng xiang liang jin hang xun lian ,jing guo juan ji ceng 、chi hua ceng yi ji Softmaxceng de cao zuo dui te zheng xiang liang jin hang jiang wei chu li ,huo qu ji guang yao gan tu xiang te zheng de chu bu shi bie jie guo ;cai yong Alexnetshen jing wang lao yu GoogLeNetshen jing wang lao ,ji yu chu bu shi bie jie guo dui ji guang yao gan tu xiang zhong te zheng bu ming que de bu fen jin hang zai ci shi bie xun lian ,huo qu ji guang yao gan tu xiang zhong de zui you te zheng zi ji ,wan cheng ji guang yao gan tu xiang te zheng de gao jing du shi bie 。shi yan jie guo biao ming ,suo di fang fa zai ji guang yao gan tu xiang te zheng di qu fang mian ju you shi bie jing du gao 、xing neng hao de you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自激光杂志的俞淑燕,魏哲，发表于刊物激光杂志2019年02期论文，是一篇关于深度学习论文,激光论文,卷积神经网络论文,遥感图像论文,特征论文,识别论文,激光杂志2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自激光杂志2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：深度学习论文; 激光论文; 卷积神经网络论文; 遥感图像论文; 特征论文; 识别论文; 激光杂志2019年02期论文;