基于栈式自编码器的特征融合方法技术
Since the stack encoder method based on Feature Fusion
The present invention provides a feature fusion method based on stack encoder. The technical scheme comprises the following contents: firstly, extract the image of the local two value model three plaque texture feature selection method, selection and several kinds of baseline feature extraction of image using feature, all features are series of series vector. Then, the series vectors are standardized first and then whitened. The whitening result is used as the input of SAE, and the training of SAE is implemented by layer by layer greedy training method. Finally, the trained SAE is used to fine tune the SAE through the softmax classifier, so that the loss function is minimum, and the output of SAE is the discriminative fusion feature vector. The feature redundancy of the invention is small, and provides richer information for feature fusion.
【技术实现步骤摘要】
基于栈式自编码器的特征融合方法
本专利技术属于图像融合
，涉及一种基于SAE(StackedAutoencoder，栈式自编码器)的特征融合的方法，提高了融合特征的区分度和效率。
技术介绍
特征融合是指对提取的特征信息，进行综合分析及融合处理的技术。在图像理解中，利用特征融合不仅可以增加图像的特征信息，而且能有效综合原始特征之间的优势获得目标更全面的特征表达。经典的特征融合算法(特征融合算法可参考文献王大伟,陈定荣,何亦征.面向目标识别的多特征图像融合技术综述[J].航空电子技术,2011,42(2):6-12.)，直接把特征按照某种方式直接组合起来，没有从本质上考虑特征间的关系对融合结果的影响，因此融合后的特征冗余性较大，区分性不高。SAE是一种无监督的学习网络，能通过简单的非线性模型将原始特征转化为更为抽象的表达，进行有效的特征融合。基于SAE的特征融合，不仅能提取出原始特征中的深层互补特征，得到更具区分性的特征，同时能利用特征提取减少输入数据的特征维度，简化网络结构，提高融合效率。已有的基于SAE的特征融合算法(基于SAE的特征融合算法可参考文献Che...
【技术保护点】
一种基于栈式自编码器的特征融合方法，其特征在于包括下述步骤：首先，提取图像的局部三斑块二值模式纹理特征，并利用特征选择方法选择并提取图像的若干种基线特征，将得到的所有特征进行串联得到串联向量；然后，对串联向量先进行标准化再进行白化；将白化后的结果作为SAE的输入，利用逐层贪婪训练法对SAE进行训练；最后利用训练好的SAE，通过softmax分类器对SAE进行微调，使得损失函数最小，SAE的输出即为区分性高的融合特征向量；上述SAE是指栈式自编码器。
【技术特征摘要】
1.一种基于栈式自编码器的特征融合方法，其特征在于包括下述步骤：首先，提取图像的局部三斑块二值模式纹理特征，并利用特征选择方法选择并提取图像的若干种基线特征，将得到的所有特征进行串联得到串联向量；然后，对串联向量先进行标准化再进...
【专利技术属性】
技术研发人员：计科峰，康妙，冷祥光，邹焕新，雷琳，孙浩，李智勇，周石琳，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。