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基于集成学习约束能量最小化的高光谱目标检测算法研究
被引量：
6
1
作者
张宁
赵睿
+3 位作者
白郁
邹征夏
朱新忠
史振威
《上海航天》
CSCD
2018年第1期23-29,共7页
提出了一种基于集成学习约束能量最小化(E-CEM)的高光谱图像目标检测算法。传统的高光谱检测算法通常是基于约束最小二乘法或基于高斯先验下的假设检验算法获得,然而真实环境中捕获的高光谱数据通常具有很强的非线性及非高斯特性,此时...
提出了一种基于集成学习约束能量最小化(E-CEM)的高光谱图像目标检测算法。传统的高光谱检测算法通常是基于约束最小二乘法或基于高斯先验下的假设检验算法获得,然而真实环境中捕获的高光谱数据通常具有很强的非线性及非高斯特性,此时传统算法通常难以获得满意的检测效果。虽然核方法一定程度上能使传统算法获得较强的非线性表达能力,但核方法本身极易受到核函数参数的选择而表现出性能不稳定的现象。E-CEM在传统的约束能量最小化算法的基础上结合集成学习思想,使其在提升非线性光谱表达能力的同时提升检测的稳定性和稳健性。仿真高光谱图像和真实高光谱图像的实验结果都表明所提方法提升了CEM算法及其他经典算法的检测性能。
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关键词
高光谱图像
目标检测
约束能量最小化
有限冲击响应滤波器
背景压制
集成学习
自主采样
软投票
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职称材料
题名
基于集成学习约束能量最小化的高光谱目标检测算法研究
被引量：
6
1
作者
张宁
赵睿
白郁
邹征夏
朱新忠
史振威
机构
上海航天电子技术研究所
北京航空航天大学宇航学院
出处
《上海航天》
CSCD
2018年第1期23-29,共7页
基金
国家自然科学基金(61671037)
上海航天科技创新基金(SAST2016090)
文摘
提出了一种基于集成学习约束能量最小化(E-CEM)的高光谱图像目标检测算法。传统的高光谱检测算法通常是基于约束最小二乘法或基于高斯先验下的假设检验算法获得,然而真实环境中捕获的高光谱数据通常具有很强的非线性及非高斯特性,此时传统算法通常难以获得满意的检测效果。虽然核方法一定程度上能使传统算法获得较强的非线性表达能力,但核方法本身极易受到核函数参数的选择而表现出性能不稳定的现象。E-CEM在传统的约束能量最小化算法的基础上结合集成学习思想,使其在提升非线性光谱表达能力的同时提升检测的稳定性和稳健性。仿真高光谱图像和真实高光谱图像的实验结果都表明所提方法提升了CEM算法及其他经典算法的检测性能。
关键词
高光谱图像
目标检测
约束能量最小化
有限冲击响应滤波器
背景压制
集成学习
自主采样
软投票
Keywords
hyperspectral image
target detection
constrained energy minimization
finite impulse response filter
background suppression
ensemble learning
autonomous sampling
soft voting
分类号
N37 [自然科学总论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习约束能量最小化的高光谱目标检测算法研究
张宁
赵睿
白郁
邹征夏
朱新忠
史振威
《上海航天》
CSCD
2018
6
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职称材料
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