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一种基于半监督字典学习的高光谱图像分类方法

1142019/11/05
咨询专利 发布专利
基本信息
  • 专利类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 专利持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 其他电子信息
  • 项目名称 一种基于半监督字典学习的高光谱图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于半监督字典学习的高光谱图像分类方法，主要解决高光谱图像高维和在相对小样本情况下分类精度低的问题。其步骤包括：将高光谱图像的像素点用光谱特征向量表示；选取标记样本集、无标记样本集和测试样本集；构造有标记样本的类标矩阵；构造无标记样本的拉普拉斯矩阵；使用交替优化策略和梯度下降法求解半监督字典学习模型；使用学习得到的字典编码有标记样本、无标记样本和测试样本；使用学习得到的稀疏编码作为特征分类高光谱图像。本发明采用半监督思想，相比监督学习方法能够获得较高的分类正确率，可用于精细农业，植被调查，军事侦察等领域。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/11/05
  • 委托机构 西安电子科技大学
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