基于卷积自动编码器的飞机目标识别方法
【摘要】 飞机目标标签数据不足，使传统的机器学习算法训练效率不足。为提升训练效率提高飞机目标识别率，提出一种由卷积自动编码器（ConvolutionalAuto-Encoder，CAE）、哈希变换及直方图统计组成的简单多层特征提取模型。该模型利用CAE非监督训练一组卷积滤波器，与输入数据卷积提取特征;并再次利用CAE训练卷积滤波器集合，提取卷积特征;对所得到的卷积特征进行哈希变换和直方图统计;用支持向量机识别分类。实验对飞机目标取得了较高的识别率，表明特征提取模型具有很强的鲁棒性。
