基于快速原型优化的高分辨率距离像目标识别方法

本发明公开了一种基于快速原型优化的高分辨率距离像目标识别方法，包括：利用训练集中的第一样本对待训练神经网络进行预训练，得到特征提取网络；获取支持集和查询集中的多个第二样本，并利用特征提取网络对第二样本进行特征提取，得到特征向量；基于特征提取网络生成初始类别原型，并作为当前类别原型；基于当前类别原型中的当前原型向量计算转移矩阵；利用转移矩阵修正当前原型向量，获得修正后的类别原型；当修正后的类别原型相较于当前类别原型的变化小于预设容忍度时，将修正后的类别原型作为最终的类别原型；基于最终的类别原型，对查询集中的第二样本进行目标分类。本发明提高了HRRP数据特征在视角缺失情况下的泛化能力，提高目标识别精度。