全局判别与局部稀疏保持HSI半监督特征提取OA北大核心CSCDCSTPCD
Global Discriminant and Local Sparse Preserving Semi-Supervised Feature Extraction for HSI
针对高光谱图像存在"维数灾难"的问题,提出一种全局判别与局部稀疏保持的高光谱图像半监督特征提取算法(GLSSFE).该算法通过LDA算法的散度矩阵保存有类标样本的全局类内判别信息和全局类间判别信息,结合利用半监督PCA算法对有类标和无类标样本进行主成分分析,保存样本的全局结构;利用稀疏表示优化模型自适应揭示样本数据间的非线性结构,将局部类间判别权值和局部类内判别权值嵌入半监督LPP算法保留样本数据的局部结构,从而最大化同类样本的相似性和异类样本的…查看全部>>
In view of the problem of"dimension disaster"in hyperspectral images, this paper proposes a Global discrimi-nant and Local Sparse preserving Semi-supervised Feature Extraction algorithm(GLSSFE). The algorithm exploits the divergence matrix of LDA algorithm to preserve the global intra-class discriminant information and the global inter-class discriminant information of the labeled data. It utilizes semi-supervised PCA to preserve global structure of the labe…查看全部>>
黄冬梅;张晓桐;张明华;宋巍
上海海洋大学 信息学院,上海 201306上海电力大学,上海 200090上海海洋大学 信息学院,上海 201306上海海洋大学 信息学院,上海 201306
信息技术与安全科学
高光谱图像半监督全局判别分析半监督局部稀疏保持特征提取空间相关性
hyperspectral imagessemi-supervised global discriminant analysissemi-supervised local sparse preservingfeature extractionspatial correlation
《计算机工程与应用》 2019 (20)
基于多模态深度学习的弱特征多源海洋遥感影像协同分类模型研究
184-191,8
国家自然科学基金(No.41671431)上海市科学技术委员会科研计划项目(No.15590501900)上海市高校特聘教授(东方学者)项目(No.TP201638).
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