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摘要：本申请涉及一种基于聚类的多原型SAR图像域外数据事后检测方法及装置，通过利用预先训练好的分类神经网络的特征提取部分对训练数据集中所有的SAR样本图像进行特征提取，得到特征数据集，接着根据预设的原型数量，基于特征数据集进行层次聚类得到多个簇，并将各簇的簇中心作为特征原型，利用预先训练好的分类神经网络的特征提取部分对待进行目标分类的SAR图像进行特征提取得到目标特征，根据目标特征的特征向量与各特征原型之间的距离进行判断，得到SAR图像为域外数据或为域内数据的检测结果。采用本方法可以精准且快速的对域外数据进行检测，以提高分类模型在实际应用中的可靠性。
主权项：1.一种基于聚类的多原型SAR图像域外数据事后检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集中包括不同类别目标的SAR样本图像；利用预先训练好的分类神经网络中的特征提取部分对所述训练数据集中所有的SAR样本图像进行特征提取，得到特征数据集；根据预设的原型数量，基于所述特征数据集进行层次聚类得到多个簇，并将各所述簇的簇中心作为特征原型；获取待进行目标分类的SAR图像，利用所述预先训练好的分类神经网络中的特征提取部分对所述SAR图像进行特征提取，得到目标特征；根据所述目标特征的特征向量与各所述特征原型之间的距离进行判断，得到所述SAR图像为域外数据或为域内数据的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于聚类的多原型SAR图像域外数据事后检测方法及装置
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