针对高分辨SAR图像内容检索任务中的关键问题，借鉴深度学习、哈希编码等技术，探索基于实例感知深度哈希学习的高分辨SAR图像检索新理论与新方法。课题首先根据高分辨SAR图像的特点，提出面向多任务的深度特征学习网络，提取抑噪、表征力强的视觉特征，保证检索的精度;其次，在深度特征学习网络的基础上加入哈希编码隐层，结合图像间的语义相似度，获得高分辨SAR图像紧致、鲁棒的哈希特征，保证检索的效率；最后，建立原型验证系统，在多种高分辨SAR图像上开展性能测试。本申请人的研究可为高分辨SAR图像内容检索提供新的技术途径。近五年，申请人合作出版专著1部；在本领域权威国际期刊和会议上发表论文80篇，其中5篇入选ESI高被引论文。同时，申请人主持国家自然科学基金项目（面上项目和青年基金）、中国博士后基金、陕西省重点研发计划、陕西省自然科学基金、航空科学基金等省部级科研项目，授权/申请国家发明专利授权36项，并培养硕、博士共30位。
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