孫志軍*① 薛 磊①② 許陽(yáng)明①② 孫志勇①②

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基于多層編碼器的SAR目標(biāo)及陰影聯(lián)合特征提取算法

孫志軍薛 磊許陽(yáng)明孫志勇

(電子工程學(xué)院 合肥 230037)(安徽省電子制約技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 合肥 230037)

針對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題，提出一種基于多層自動(dòng)編碼器的特征提取算法。該方法利用隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受限波爾茲曼機(jī)學(xué)習(xí)建模環(huán)境概率分布的能力，通過(guò)組建更具函數(shù)表達(dá)能力的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取描述目標(biāo)及其陰影輪廓形狀的綜合特征。利用兩種分類模型實(shí)現(xiàn)目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別。基于MSTAR數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。

SAR；特征提?。欢鄬幼詣?dòng)編碼器；陰影

1 引言

綜合目標(biāo)圖像及其陰影信息的識(shí)別問(wèn)題已成為合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別(Automatic Target Recognition, ATR)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]利用目標(biāo)及陰影輪廓特征通過(guò)串聯(lián)方式對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]研究了多視角SAR陰影的目標(biāo)識(shí)別。文獻(xiàn)[4]引入高分辨距離像及陰影信息進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。

目前，多數(shù)研究均將目標(biāo)及其陰影視作獨(dú)立特征進(jìn)行處理。然而，這兩類數(shù)據(jù)均含目標(biāo)類別的特征信息，并在識(shí)別率意義上存在相互作用。提取兩類數(shù)據(jù)的聯(lián)合特征將更有助于分類任務(wù)。SAR陰影形成機(jī)理使陰影輪廓反映目標(biāo)空間結(jié)構(gòu)特性，這使得基于綜合目標(biāo)及陰影輪廓特征的SAR ATR成為可能。本文引入聲學(xué)識(shí)別領(lǐng)域中一種可獲取多模表示的多層自動(dòng)編碼器，采用聯(lián)合編碼的方式提取反映目標(biāo)及陰影輪廓信息的綜合特征，引入?yún)f(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征空間對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。基于受限波爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzman Machine)的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)框架下較為成功的特征提取模型。利用其生成性的訓(xùn)練可以獲取輸入數(shù)據(jù)集的本質(zhì)特征。協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)意義上嚴(yán)格控制網(wǎng)絡(luò)演化，避免了其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的隨意性。此外，兩類模型均為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更加便于算法的實(shí)現(xiàn)。

本文內(nèi)容安排如下：第2節(jié)主要對(duì)本文所采用的深度編碼模型進(jìn)行說(shuō)明；在此特征提取基礎(chǔ)上，第3節(jié)介紹了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型；第4節(jié)給出了實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)、結(jié)果及分析；最后是本文的結(jié)論部分。

2 深度編碼模型

人們?cè)隈雎?tīng)話音時(shí)，若可同時(shí)觀察到發(fā)音口型，即使音量微弱也可辨別出講話的內(nèi)容。人腦這種對(duì)聯(lián)合特征的提取更適合于分類任務(wù)。基于這種思想，多層自動(dòng)編碼器已被成功應(yīng)用于可視環(huán)境下的魯棒語(yǔ)音特征提取問(wèn)題。本文基于此類多層自動(dòng)編碼器，對(duì)SAR圖像中目標(biāo)和陰影輪廓兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼。旨在獲取一種綜合目標(biāo)及陰影輪廓的特征提取算法。

深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)訓(xùn)練多層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，表征輸入數(shù)據(jù)概率分布，展現(xiàn)了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的能力。自2006年Hinton等人在Science發(fā)表利用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維的論文后，深度學(xué)習(xí)的研究引起機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛關(guān)注。多層自動(dòng)編碼器就是深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域典型模型之一。

多層編碼模型如圖1所示，編碼部分將預(yù)處理數(shù)據(jù)映射到共模特征層；解碼部分利用共模特征對(duì)輸入樣本重建?？紤]到目標(biāo)數(shù)據(jù)是實(shí)數(shù)據(jù)，而陰影輪廓是整形數(shù)據(jù)。目標(biāo)編碼和解碼部分采用稀疏高斯-伯努利RBM模型；其它互聯(lián)模型均采用稀疏伯努利-伯努利RBM模型。

圖1 共模深度編碼模型

多層自動(dòng)編碼器的訓(xùn)練分3個(gè)步驟：子模型預(yù)訓(xùn)練，多層模型組建，模型修正。

2.1 子模型預(yù)訓(xùn)練

我們的多層編碼模型由多組RBM組成，首先分別利用目標(biāo)及陰影數(shù)據(jù)訓(xùn)練稀疏RBM模型。然后利用各自隱層輸出作為新一級(jí)模型的輸入數(shù)據(jù)，訓(xùn)練隱層之間的稀疏RBM模型。

RBM是一種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。為使獲取特征具備一定的稀疏性，利用如式(1)所示的正則化因子對(duì)隱單元進(jìn)行約束。

圖2 RBM模型

在一個(gè)RBM中，模型聯(lián)合概率分布可用能量函數(shù)來(lái)表示：

(3)

伯努利(顯)-伯努利(隱)RBM能量函數(shù)定義為

(4)

(6)

對(duì)應(yīng)的條件概率可寫(xiě)成式(7)所示：

2.2多層模型組建

預(yù)訓(xùn)練結(jié)束后，對(duì)各模型進(jìn)行松綁，即將圖2所示的子模型按圖3所示進(jìn)行拆解。構(gòu)成僅有一個(gè)隱層的編解碼模型，其中，下層對(duì)應(yīng)編碼模型，上層對(duì)應(yīng)解碼模型。然后組建成如圖1所示的多層編碼器。

2.3模型修正

模型組建完成后，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行修正。本文采用文獻(xiàn)[13]提出的邊際Fisher準(zhǔn)則進(jìn)行修正，如式(9)所示。自動(dòng)編碼器包括參數(shù)

圖3 RBM編解碼模型

由于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有靈活的函數(shù)表征能力，往往造成過(guò)擬合訓(xùn)練。算法的泛化性急劇下降，為此需在目標(biāo)函數(shù)中進(jìn)一步采用正則化手段。

提取特征應(yīng)遵循數(shù)據(jù)分布的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，通常獲取數(shù)據(jù)本質(zhì)分布結(jié)構(gòu)的方法是最小化重建誤差。由于自動(dòng)編碼網(wǎng)絡(luò)的解碼部分自然形成了重建函數(shù)，因此非監(jiān)督數(shù)據(jù)決定的正則化定義為

因此優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)變成式(11)所示：

(12)

(13)

同理，

(14)

按式(11)所示的目標(biāo)函數(shù)以及式(15)所示的梯度函數(shù)，采用共軛梯度法獲取最小化目標(biāo)對(duì)應(yīng)的解。

3 識(shí)別模型

在特征提取的基礎(chǔ)上，引入?yún)f(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Synergetic Neural Network, SNN)對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行分類。對(duì)待識(shí)別模式(初始輸入向量)可以構(gòu)造一個(gè)動(dòng)力學(xué)過(guò)程，使經(jīng)過(guò)識(shí)別模式(中間狀態(tài))進(jìn)入到諸原型模式中的一個(gè)原型模式。網(wǎng)絡(luò)模型類似如圖4所示3層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間序參量按動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行演化。

圖4 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Fig. 4 Structure of synergetic neural network

(17)

并且序參量的動(dòng)力學(xué)方程：

協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別步驟如圖5所示，其中原型向量和輸入模式特征向量均為訓(xùn)練樣本及測(cè)試樣本在特征提取后的特征向量，伴隨向量以及各模式的序參量可由式(16)、式(17)獲取，動(dòng)力學(xué)演化方程如式(18)所示。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

利用美國(guó)DARPA/AFRL MSTAR工作組提供的實(shí)測(cè)SAR地面靜止目標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，該數(shù)據(jù)集中目標(biāo)圖像大小為128×128，分辨率為0.3 m×0.3 m。每類目標(biāo)樣本均包含間隔1°的樣本數(shù)據(jù)。本實(shí)驗(yàn)中所采用的訓(xùn)練樣本如表1所示，為測(cè)試在不同樣本集規(guī)模情況下算法的性能，給出了不同實(shí)驗(yàn)帶標(biāo)簽訓(xùn)練樣本規(guī)模。表2給出了測(cè)試數(shù)據(jù)的樣本集描述。

圖5 協(xié)同模式識(shí)別過(guò)程

4.2 預(yù)處理

本文在分析現(xiàn)有SAR圖像處理領(lǐng)域的分割技術(shù)基礎(chǔ)上，在算法復(fù)雜度及分割精度上折中采用如下的預(yù)處理分割算法。首先利用冪變換將噪聲分布由近似瑞利分布轉(zhuǎn)換為近似高斯分布。采用維納濾波方法對(duì)圖像相干斑噪聲進(jìn)行去噪。根據(jù)圖像的統(tǒng)計(jì)均值及方差對(duì)目標(biāo)圖像的前景、背景及陰影進(jìn)行標(biāo)記。通過(guò)中值濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行平滑。利用sobel算子進(jìn)行陰影邊界提取。并實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域的分割。圖像預(yù)處理結(jié)果如圖6所示。

表1訓(xùn)練數(shù)據(jù)集數(shù)量

Tab. 1 Training dataset description

表2測(cè)試數(shù)據(jù)集數(shù)量

Tab. 2 Test dataset description

圖6 SAR目標(biāo)切片及其陰影輪廓

4.3仿真設(shè)定

為進(jìn)一步降低訓(xùn)練圖像大小，對(duì)圖像進(jìn)行剪切。其中陰影圖像切割的像素范圍是(4089)×(2069)；目標(biāo)圖像切割的像素范圍是(4089)×(4089)。

RBM的步驟訓(xùn)練按2.1節(jié)所述進(jìn)行，訓(xùn)練迭代次數(shù)epoch=2000；陰影輪廓和目標(biāo)圖像的稀疏度分別為；本實(shí)驗(yàn)中稀疏度按照不同的訓(xùn)練集規(guī)模在以上范圍取值。在建模陰影區(qū)域時(shí)采用伯努利-伯努利RBM，在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行建模時(shí)采用高斯-伯努利RBM；兩模型尺寸均為2500×1000，第2層RBM訓(xùn)練的稀疏度取值范圍，模型訓(xùn)練尺寸為2000×1000。

預(yù)訓(xùn)練完成后按圖3所示的共模學(xué)習(xí)模型進(jìn)行組建。監(jiān)督式訓(xùn)練的回合數(shù)為200次。

4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果

(1) 輸入樣本對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)分別采用整幅(未分割)圖像，目標(biāo)圖像(已分割)，和目標(biāo)及陰影輪廓作為輸入，在相同的學(xué)習(xí)模型及修正準(zhǔn)則下，利用NC(Nearest Center) 分類器和SNN對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類。圖7給出了一次判決的識(shí)別演化過(guò)程曲線。仿真結(jié)果如表3所示，其中括號(hào)內(nèi)為所采用的分類器。

圖7 序參量識(shí)別演化曲線

表3不同輸入數(shù)據(jù)時(shí)算法的識(shí)別率對(duì)比(%)

Tab. 3 Rate comparison of different input data(%)

(2) 特征提取對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

作為對(duì)比，本文給出同類特征提取算法的識(shí)別結(jié)果。文獻(xiàn)[15]提出PCA及KPCA特征分析算法，提取主分量特征及基于核變換后的主分量信息。文獻(xiàn)[16]提出最大異類距離特征提取算法，同時(shí)也給出了基于KLDA特征提取算法的識(shí)別結(jié)果。本文對(duì)不同算法的識(shí)別性能進(jìn)行對(duì)比。不同特征提取算法的識(shí)別性能對(duì)比結(jié)果如表4所示。

(3) 與其他淺層結(jié)構(gòu)模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如表5中所示，文獻(xiàn)[1]分別利用傅里葉描述子描述目標(biāo)輪廓和陰影輪廓數(shù)據(jù)，并用最大相關(guān)法進(jìn)行模板匹配后采用串接準(zhǔn)則融合識(shí)別。文獻(xiàn)[17]利用SVM識(shí)別模型直接在原始圖像樣本上進(jìn)行分類。文獻(xiàn)[18]引入HMM模型對(duì)SAR目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。

表4不同特征提取算法識(shí)別性能對(duì)比(%)

Tab. 4 Performance comparison of different feature extraction algorithm (%)

Tab. 5 Recognition performance comparison of different classification (%)

4.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為考察輸入數(shù)據(jù)對(duì)分類性能的影響，利用如表3中所述的輸入數(shù)據(jù)，采用邊際深度Fisher模型進(jìn)行特征提取。分類器分別采用NC和SNN。通過(guò)表4給出的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，在輸入整幅圖像時(shí)，由于圖像中尚存相干斑等噪聲，影響了識(shí)別精度。在對(duì)圖像進(jìn)行分割后，采用純凈的目標(biāo)單獨(dú)作為識(shí)別器輸入，分類性能明顯提高。繼而引入陰影信息按本文所述的多層編碼器進(jìn)行編碼，并利用聯(lián)合特征進(jìn)行識(shí)別，結(jié)果表明提取特征具有一定的魯棒性。最后比較了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別結(jié)果，由于引入了更多的訓(xùn)練樣本信息，進(jìn)一步提升了識(shí)別精度。

從表4所示的識(shí)別結(jié)果可以看出，KLDA與KPCA的識(shí)別率相差不大。在大樣本集情況下基于最大異類距離的算法具有較好的效果，但當(dāng)樣本集不匹配時(shí)性能下降很快。由于基于最大異類距離算法僅考慮不同類間訓(xùn)練樣本，對(duì)同類樣本未考慮，在訓(xùn)練樣本數(shù)較多情況下，可以實(shí)現(xiàn)正確分類，但當(dāng)樣本數(shù)減少時(shí)，對(duì)于待測(cè)樣本找不到其鄰近的同類樣本匹配。所以在樣本數(shù)較小時(shí)出現(xiàn)誤判。同時(shí)由于本文算法同時(shí)考慮了同類樣本及異類樣本，識(shí)別性能在樣本數(shù)下降時(shí)仍保持很高的識(shí)別率。

表5給出了淺層結(jié)構(gòu)分類模型的識(shí)別結(jié)果。由于本文利用多層自動(dòng)編碼器獲取目標(biāo)及陰影的聯(lián)合特征，而同類型的淺層算法或不提取特征，或直接“鏈接”特征并在此基礎(chǔ)上采用其他分類模型進(jìn)行分類。難以提取魯棒的特征表示。結(jié)果驗(yàn)證了本文算法的有效性。

5 結(jié)論

本文探討了結(jié)合SAR圖像及陰影信息特征提取的算法性能。采用多層自動(dòng)編碼器對(duì)聯(lián)合特征進(jìn)行提取，并引入邊際Fisher準(zhǔn)則及多種正則化手段對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行修正，利用兩種分類模型對(duì)MSTAR數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。結(jié)果驗(yàn)證了本文算法在識(shí)別性能上具有一定的優(yōu)越性。同時(shí)本文算法優(yōu)勢(shì)源于非監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程，并適用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)合。更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集獲取更好的性能。本文仿真實(shí)驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)的公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行，如何合理增加數(shù)據(jù)集規(guī)模，縮小仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異是進(jìn)一步深入研究的問(wèn)題。

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Shared Representation of SAR Target and Shadow Based on Multilayer Auto-encoder

Sun Zhi-junXue LeiXu Yang-mingSun Zhi-yong

(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, China)(Anhui Province Key Laboratory of Electronic Restriction, Hefei 230037, China)

Automatic Target Recognition (ATR) of Synthetic Aperture Radar (SAR) images is investigated. A SAR feature extraction algorithm based on a multilayer auto-encoder is proposed. The method makes use of a probabilistic neural network and Restricted Boltzmann Machine (RBM) modeling probability distribution of the environment. Through the formation of a more expressive multilayer neural network, the deep learning model learns the shared representation of the target and its shadow outline reflecting the target shape characteristics. Targets are classified automatically through two recognition models. The experiment results based on the MSTAR verify the effectiveness of the proposed algorithm.

SAR; Feature extraction; Multilayer auto-encoder; Shadow

TN957

A

2095-283X(2013)02-0195-08

10.3724/SP.J.1300.2013.20085

孫志軍(1985-)，男，吉林磐石；電子工程學(xué)院通信與信息系統(tǒng)專業(yè)博士生，研究方向?yàn)槟Ｊ阶R(shí)別與圖像處理。

薛 磊(1963-)，男，安徽霍邱；電子工程學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)與通信信號(hào)處理。

許陽(yáng)明(1964-)，男，安徽舒城；電子工程學(xué)院副教授，研究方向?yàn)橥ㄐ判盘?hào)處理與信息融合等。

孫志勇(1974-)，男，湖北黃岡；博士生，電子工程學(xué)院講師，研究方向?yàn)槔走_(dá)信號(hào)處理。

2012-11-20收到，2013-03-04改回；2013-03-11網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版

國(guó)家部委基金資助課題

孫志軍 robotman@126.com