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| 基于生成对抗式神经网络的红外目标仿真方法 | |
| 作者姓名： | 谢江荣 李范鸣 卫红 李冰 |
| 作者单位： | 中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院大学,北京100049;中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083 |
| 基金项目： | 国防预研项目;上海市现场物证重点实验室基金 |
| 摘 要： | 提出了一种应用于红外目标仿真的模型。利用训练后的条件深度卷积生成对抗网络,只需输入随机噪声和类别标签,便能够自动产生预期类别的红外目标仿真图像。在手写数字数据集(MNIST)和红外数据集上分别训练模型参数,再进行自动生成实验,均可以产生高真实度的样本图像;将判别网络提取的特征用于分类实验,并将所提方法合成的图像用于数据增强,以提升分类器性能。研究结果表明,所提方法能够有效模仿红外辐射特征。 |
| 关 键 词： | 成像系统 红外图像 目标仿真 深度学习 条件深度卷积 生成对抗网络 |
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