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摘要:
针对传统图嵌入方法仅采用单一图结构无法有效表征高维数据中复杂本征结构,本文提出了一种半监督多图嵌入(SSMGE)方法,并应用于高光谱影像特征提取.该方法首先利用标记样本的类内、类间近邻点来构建类内超图、类间超图、类内普通图、类间普通图,然后通过无标记样本的近邻点和远离点构建无监督本征超图和惩罚超图,并以多图协同方式来表征高维数据间的复杂几何关系,实现鉴别特征提取.本文提出的SSMGE方法不仅能有效揭示数据点间超图和普通图的结构,而且在低维嵌入空间中增强同类数据聚集性和非同类数据的远离性,提取的鉴别特征可改善地物分类精度.在PaviaU和U rban高光谱数据集上进行了分类实验,本文方法的总体分类精度分别可达到85.92% 和79.74%.相比普通图嵌入和超图方法,该算法明显提升了地物的分类性能.
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文献信息
篇名 半监督多图嵌入的高光谱影像特征提取
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 高光谱影像 特征提取 半监督学习 多图嵌入 超图结构
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 443-456
页数 14页 分类号 TP394.1|TH691.9
字数 8295字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20202802.0443
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 黄鸿 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室 73 422 11.0 15.0
2 段宇乐 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室 4 9 1.0 3.0
3 唐玉枭 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室 1 1 1.0 1.0
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱影像
特征提取
半监督学习
多图嵌入
超图结构
研究起点
研究来源
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期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
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