基于近邻保留PNMF特征提取的高光谱图像分类

• 作者: 周敏 延伟东 林伟 温金环 田铮
• 来源期刊: 西北工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高光谱图像分类 特征提取 降维 投影非负矩阵分解 近邻保留
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 138-144
• 分类号: TP751
• 字数: 3893字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2758.2012.01.024

摘要

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加近邻保留假设,提出了一种新的高光谱图像线性特征提取方法——近邻保留投影非负矩阵分解(NPPNMF).NPPNMF保留了高光谱数据在低维特征空间中的局部几何结构,克服了PNMF基于Euclidean的缺点.根据在构造κ近邻图时是否使用训练样本的类标签信息决定了NPPNMF既可以是无监督的特征提取方法,也可以是有监督的特征提取方法,从而提高了PNMF算法的鉴别力.理论证明和高光谱图像数据的分类结果表明了该方法的有效性及应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田铮	西北工业大学应用数学系	164	1005	15.0	22.0
2	延伟东	西北工业大学应用数学系	24	118	6.0	9.0
3	林伟	西北工业大学应用数学系	61	306	9.0	13.0
4	温金环	西北工业大学应用数学系	21	133	6.0	10.0
5	周敏	西北工业大学应用数学系	37	149	7.0	9.0