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中国博士后科学基金(20110491422)

作品数:2 被引量:3H指数:1
相关作者:谢钧俞璐朱磊更多>>
相关机构:解放军理工大学南京航空航天大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多模
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感图像
  • 1篇数据融合
  • 1篇图像
  • 1篇图像分类
  • 1篇模式识别
  • 1篇降维

机构

  • 2篇南京航空航天...
  • 2篇解放军理工大...

作者

  • 2篇俞璐
  • 2篇谢钧
  • 1篇朱磊

传媒

  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种多特征结合的遥感图像分类方法
2014年
遥感图像分类是遥感图像分析和理解的基础,是遥感图像研究中的重要内容之一。为提高分类效果,遥感图像分类中通常需要综合运用多种特征。提出一个新的基于特征级融合的遥感图像分类方法。将多种图像空间特征和光谱特征分别作为分类器的输入,将各分类器的概率输出拼接起来作为中间层特征再进行分类。该方法有效避免了多特征直接拼接存在的尺度问题。在Indian93和Flightline C1两个数据集上的实验结果表明该方法具有一定优势。
俞璐谢钧
关键词:数据融合遥感图像图像分类
一种基于目标空间的局部判别投影方法被引量:3
2011年
现有的局部判别分析方法依据样本在投影前的近邻关系(原空间的近邻关系)设定优化目标中的权值,没有考虑样本的近邻关系在投影前后的变化。为了更准确地描述分类优化目标,该文提出了一种基于目标空间的局部判别投影方法,依据样本投影后的近邻关系(目标空间的近邻关系)设定目标函数中的权值矩阵,并采用迭代过程求解。其基本思想是使目标空间中的同类近邻样本尽量紧凑,目标空间中的异类近邻样本尽量分开。实验结果表明,该方法有效克服了原空间局部判别分析中存在的固有问题,在人工数据集和手写数字标准数据集均取得较好效果。
俞璐谢钧朱磊
关键词:模式识别降维多模
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