结合生物视觉机制和深度特征学习的遥感图像目标识别与精确提取技术

项目名称： 结合生物视觉机制和深度特征学习的遥感图像目标识别与精确提取技术

项目编号： No.41371339

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 谭毅华

作者单位： 华中科技大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 从高分辨率遥感图像中自动识别提取具有精确边界的人造地物目标在遥感应用中有着重要的意义，如灾害发生后监测建筑物、道路损毁情况，军事侦察中识别敏感地标和战车等。在生物视觉机制的启发下，将人工地物目标的自动识别提取分解为基于视觉注意的初定位、基于分层结构的目标识别和局部精细分割的渐进提取三个步骤。应用深度特征学习理论，研究三个科学问题：1）目标特征引导的视觉注意计算模型；2）基于深度特征学习理论的不变特征抽取和识别计算模型；3）基于多视觉特征线索的条件随机场分割计算模型。创新点在于：三层的渐进识别提取过程；两层次目标特征引导的视觉注意模型；利用多种约束的深度学习结构。通过修改先验参数和训练样本，该方法可应用到不同的人造地物识别提取中。该研究在遥感信息分析和机器学习领域都有着较高的学术价值，其成果可应用于我国高分辨率对地观测系统重大专项。

中文关键词： 目标显著性；特征学习；深度结构；目标检测；精细分割

英文摘要： Automatic recognition of man-made objects with precise boundray from high resolution remote sensing image is very crucial for the applications of remote sensing,such as destroy of artecture and road for disaster monitor,and recognition of sensitive land

英文关键词： Object saliency；Feature learning；Deep structure；Object detection；Precise segmentation