空间听觉重建中,头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)庞大的数据量是影响虚拟声源合成效率的主要因素之一.为了减少HRTF的数据存储,提出一种局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)空间听觉重建方法.通过LLE对高...空间听觉重建中,头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)庞大的数据量是影响虚拟声源合成效率的主要因素之一.为了减少HRTF的数据存储,提出一种局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)空间听觉重建方法.通过LLE对高维HRTF数据进行降维,在低维数据空间提取与方位感知相关的特征,然后利用聚类算法进行分类,得到特征HRTF,而其余非特征HRTF则可以利用特征HRTF通过改进插值算法进行重构.与现有的主成分分析法(principal component analysis,PCA)相比,利用LLE降维后的数据保留了更多的感知信息,利用HRTF数据间的内在关系,对插值后的数据进行修正,可减少重建误差.仿真结果表明,该方法能够有效地减少HRTF的存储数据量,有利于提高虚拟声源的合成效率.展开更多
鉴于传统高光谱影像分类大都采用监督学习方法,且仅利用了光谱信息,未考虑影像空间特征和流形结构。提出一种基于空-谱协同流形重构误差的高光谱影像分类方法,该算法基于高光谱影像中地物分布的空间一致性,利用少量标记的样本和大量的...鉴于传统高光谱影像分类大都采用监督学习方法,且仅利用了光谱信息,未考虑影像空间特征和流形结构。提出一种基于空-谱协同流形重构误差的高光谱影像分类方法,该算法基于高光谱影像中地物分布的空间一致性,利用少量标记的样本和大量的无标记空间近邻样本来进行半监督学习,并利用测试样本在每一子流形上的重构误差来表征相似性,实现鉴别分类。在Indian Pines和University of Pavia数据集上的实验结果表明,本文方法的分类精度在各种条件下要优于其他分类算法,其最高总体精度分别达到了95.67%和91.92%。该算法将高光谱遥感影像中的空间-光谱信息融入不同地物的子流形结构表征,在训练样本数量较少时仍能得到好的分类效果,有效提升了分类性能。展开更多
文摘空间听觉重建中,头相关传输函数(head-related transfer function,HRTF)庞大的数据量是影响虚拟声源合成效率的主要因素之一.为了减少HRTF的数据存储,提出一种局部线性嵌入(locally linear embedding,LLE)空间听觉重建方法.通过LLE对高维HRTF数据进行降维,在低维数据空间提取与方位感知相关的特征,然后利用聚类算法进行分类,得到特征HRTF,而其余非特征HRTF则可以利用特征HRTF通过改进插值算法进行重构.与现有的主成分分析法(principal component analysis,PCA)相比,利用LLE降维后的数据保留了更多的感知信息,利用HRTF数据间的内在关系,对插值后的数据进行修正,可减少重建误差.仿真结果表明,该方法能够有效地减少HRTF的存储数据量,有利于提高虚拟声源的合成效率.
文摘鉴于传统高光谱影像分类大都采用监督学习方法,且仅利用了光谱信息,未考虑影像空间特征和流形结构。提出一种基于空-谱协同流形重构误差的高光谱影像分类方法,该算法基于高光谱影像中地物分布的空间一致性,利用少量标记的样本和大量的无标记空间近邻样本来进行半监督学习,并利用测试样本在每一子流形上的重构误差来表征相似性,实现鉴别分类。在Indian Pines和University of Pavia数据集上的实验结果表明,本文方法的分类精度在各种条件下要优于其他分类算法,其最高总体精度分别达到了95.67%和91.92%。该算法将高光谱遥感影像中的空间-光谱信息融入不同地物的子流形结构表征,在训练样本数量较少时仍能得到好的分类效果,有效提升了分类性能。
