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基于马氏距离多核学习的高光谱图像分类
被引量：
20
1
作者
高巍
彭宇
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期250-257,共8页
核学习方法是一类广泛用于高光谱图像处理的机器学习方法。提出了一种用于高光谱图像分类的马氏距离多核学习方法。首先将马氏距离度量学习与高斯核函数相结合,利用马氏距离在去除特征之间耦合关系、与量纲无关等方面的优势,构造出马氏...
核学习方法是一类广泛用于高光谱图像处理的机器学习方法。提出了一种用于高光谱图像分类的马氏距离多核学习方法。首先将马氏距离度量学习与高斯核函数相结合,利用马氏距离在去除特征之间耦合关系、与量纲无关等方面的优势,构造出马氏基本核,进而将马氏基本核按照线性加权组合成马氏距离多核。该方法利用样本特征和类别信息,通过马氏距离的作用,将高光谱数据映射到一个类内距离更小、类间距离更大的特征空间后再实施分类操作,达到提高分类精度的目的。为了评估所提出的方法,在两个实际的高光谱数据集上进行了实验,并与传统的高斯单核及流行的多核学习方法进行比较。结果表明该方法具有更高的分类精度。
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关键词
高光谱图像分类
多核
学习
马氏距离度量学习
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职称材料
题名
基于马氏距离多核学习的高光谱图像分类
被引量：
20
1
作者
高巍
彭宇
机构
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期250-257,共8页
文摘
核学习方法是一类广泛用于高光谱图像处理的机器学习方法。提出了一种用于高光谱图像分类的马氏距离多核学习方法。首先将马氏距离度量学习与高斯核函数相结合,利用马氏距离在去除特征之间耦合关系、与量纲无关等方面的优势,构造出马氏基本核,进而将马氏基本核按照线性加权组合成马氏距离多核。该方法利用样本特征和类别信息,通过马氏距离的作用,将高光谱数据映射到一个类内距离更小、类间距离更大的特征空间后再实施分类操作,达到提高分类精度的目的。为了评估所提出的方法,在两个实际的高光谱数据集上进行了实验,并与传统的高斯单核及流行的多核学习方法进行比较。结果表明该方法具有更高的分类精度。
关键词
高光谱图像分类
多核
学习
马氏距离度量学习
Keywords
hyperspectral image classification
multiple kernel learning
Mahalanobis distance based metric learning
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH744.1 [机械工程—光学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于马氏距离多核学习的高光谱图像分类
高巍
彭宇
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
20
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