基于图谱特征对齐的红外图像域自适应方法及系统

本发明公开了一种基于图谱特征对齐的红外图像域自适应方法及系统，主要解决现有技术泛化能力差，分类精度较低的问题。其实现方案是：选用对抗性域自适应模型提取源域和目标域特征；利用提取的特征计算监督分类损失与邻域对抗损失之和作为初始损失；计算每个特征之间的差异，将其抽象为图结构；使用差异度量函数计算源域图与目标域图之间的距离，并将其加入初始损失函数中得到中间损失；在对齐后的目标域中使用K近邻算法得出每个样本的伪标签及其置信度，将其加入中间损失函数中得到最终损失，通过反向传播更新域自适应模型参数，并将伪标签与真实标签进行比对得出目标域的分类准确度。本发明极大减小了计算量，提高了目标域的分类准确率，可用于对红外目标识别及分类。