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摘要:
针对传统的流形学习算法不能对位于黎曼流形上的协方差描述子进行有效降维这一问题,本文提出一种推广的流形学习算法,即基于Log-Euclidean黎曼核的自适应半监督正交局部保持投影(Log-Euclidean Riemannian kernel-based adaptive semi-supervised orthogonal locality preserving projection,LRK-ASOLPP),并将其成功用于高分辨率遥感影像目标分类问题.首先,提取图像每个像素点处的几何结构特征,计算图像特征的协方差描述子;其次,通过采用Log-Euclidean黎曼核将协方差描述子投影到再生核Hilbert空间;然后,基于流形学习理论,建立黎曼流形上半监督正交局部保持投影算法模型,利用交替迭代更新算法对目标函数进行优化求解,同时获得相似性权矩阵和低维投影矩阵;最后,利用求得的低维投影矩阵计算测试样本的低维投影,并用K-近邻、支持向量机(Support victor machine,SVM)等分类器对其进行分类.三个高分辨率遥感影像数据集上的实验结果说明了该算法的有效性与可行性.
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文献信息
篇名 基于推广流形学习的高分辨遥感影像目标分类
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 协方差矩阵 Log-Euclidean黎曼核 流形学习 目标分类
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 720-729
页数 10页 分类号
字数 7464字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2017.c170318
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡劲文 西北工业大学自动化学院 13 86 5.0 9.0
2 潘泉 西北工业大学自动化学院 544 9437 45.0 77.0
3 赵春晖 西北工业大学自动化学院 69 1138 16.0 32.0
4 林伟 西北工业大学理学院 61 306 9.0 13.0
5 马娟娟 西北工业大学自动化学院 6 11 2.0 3.0
6 郭亚宁 西北工业大学自动化学院 3 7 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协方差矩阵
Log-Euclidean黎曼核
流形学习
目标分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
中国博士后科学基金
英文译名:China Postdoctoral Science Foundation
官方网址:http://www.chinapostdoctor.org.cn/index.asp
项目类型:
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
航空科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.chinaasfc.cn/file_show.asp?LanMuID=GZZD0100
项目类型:面上项目
学科类型:
陕西省自然科学基金
英文译名:Natural Science Basic Research Plan in Shaanxi Province of China
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导