Hierarchical feature exttratction for object recogition in complex SAR image using modified convolutional auto-encoder

Automatic target recognition is a crucial task for SAR remote sensing. Unlike other methods, the unsupervised representation learning based on deep architecture can obtain robust high-level features directly from raw data. A drawback of most unsupervised representation learning methods in SAR ATR is...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium proceedings s. 854 - 857
Hlavní autoři:	Tian, S.R., Wang, C., Zhang, H.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.07.2017
Témata:	automatic target recognition(ATR) Deep learning Feature extraction Image recognition Kernel Modified convolutional denoising autoencoder (MCSAE) Noise reduction Radar polarimetry Remote sensing Representation learning Stacking Synthetic aperture radar synthetic aperture radar(SAR) Target recognition
ISSN:	2153-7003
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!