一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法
彭进业; 闫荣华; 汶德; 冯晓毅; 胡永明; 王珺
2017-03-30
专利号CN201710204014.9
国家中国
文献子类发明
英文摘要

本发明公开了一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法,该方法将影响地物光谱特征的因素作为类内因素,并将类内因素、类与像素光谱分别作为一种模式构建成一个3阶张量,对其进行基于低秩张量分解的降维;对3阶张量D进行多线性ICA(独立成分分析)分解得到类空间矩阵Cclass、类内因素空间矩阵Cwithin‑class;采用有监督分类器对无类别的测试高光谱图像d进行分类。本发明在模型建立后即可对高光谱图像进行分类,无需调整,而其他张量建模方法则需要反复设置、调整参数才能达到最佳分类效果;本发明将一类的所有像素光谱映射到同一系数向量上,从而将各种因素的影响减至最小,不但提高了分类精度,而且结果稳定;对未知像素光谱分类时,可推断出其受哪一个因素影响。

公开日期2017-09-22
语种中文
状态审查中-实审
内容类型专利
源URL[http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/29498]  
专题西安光学精密机械研究所_空间光学应用研究室
作者单位西北大学 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | 西北工业大学
推荐引用方式
GB/T 7714
彭进业,闫荣华,汶德,等. 一种基于多线性ICA的光谱张量降维的分类方法. CN201710204014.9. 2017-03-30.
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