本文選題：遙感圖像檢索 + 深度學(xué)習(xí)　； 參考：《遙感學(xué)報》2017年03期

【摘要】：遙感圖像數(shù)據(jù)的海量性、多樣性和復(fù)雜性等特點(diǎn)對遙感圖像檢索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影響遙感圖像檢索效果的關(guān)鍵。本文方法首先對遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后基于稀疏自動編碼的方法在大量未標(biāo)注的遙感圖像上進(jìn)行特征學(xué)習(xí)得到特征字典,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想,使用訓(xùn)練出來的特征字典對遙感圖像進(jìn)行卷積和池化得到每幅圖像的特征圖;接下來使用特征圖訓(xùn)練Softmax分類器;最后對待檢索圖像分類,在同一類別中計算特征間的距離,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)遙感圖像的檢索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提高遙感圖像檢索的速度和準(zhǔn)確度。
[Abstract]:The characteristics of mass, diversity and complexity of remote sensing image data put forward higher requirements for the speed and accuracy of remote sensing image retrieval, among which feature extraction is the key to the effect of remote sensing image retrieval. In this paper, the remote sensing image is preprocessed first, then the feature dictionary is obtained by feature learning based on sparse automatic coding on a large number of unlabeled remote sensing images, and based on the idea of convolution neural network. We use the trained feature dictionary to convolution and pool the remote sensing image to get the feature map of each image. Then we use the feature map to train the Softmax classifier. Finally, we deal with the classification of the retrieval image and calculate the distance between the features in the same category. Then the retrieval of remote sensing image is realized. Experimental results show that this method can effectively improve the speed and accuracy of remote sensing image retrieval.
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(編號:61501460)~~
【分類號】：TP751

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本文編號：1950548