面向高光谱分类的局部几何稀疏保持嵌入EI北大核心CSCD

大量维数约简(Dimensionality reducion, DR)方法表明保持数据间稀疏特性的同时,确保几何结构的保持能更有效提取出具有鉴别性的特征,为此本文提出一种联合局部几何近邻结构和局部稀疏流形的维数约简方法.该方法首先通过局部线性嵌入方法重构每个样本以保持数据的局部线性关系,同时计算样本邻域内的局部稀疏流形结构,在此基础上通过图嵌入框架保持数据的局部几何近邻结构和稀疏结构,最后在低维嵌入空间中使类内数据尽可能聚集,提取低维鉴别特征,从而提升地物分类性能.在Indian Pines和PaviaU高光谱数据集上的实验结果表明,本文方法相较于传统维数约简方法能明显提高地物的分类性能,总体分类可达到83.02%和91.20%,有利于实际应用.     

半监督多图嵌入的高光谱影像特征提取

针对传统图嵌入方法仅采用单一图结构无法有效表征高维数据中复杂本征结构,本文提出了一种半监督多图嵌入(SSMGE)方法,并应用于高光谱影像特征提取。该方法首先利用标记样本的类内、类间近邻点来构建类内超图、类间超图、类内普通图、类间普通图,然后通过无标记样本的近邻点和远离点构建无监督本征超图和惩罚超图,并以多图协同方式来表征高维数据间的复杂几何关系,实现鉴别特征提取。本文提出的SSMGE方法不仅能有效揭示数据点间超图和普通图的结构,而且在低维嵌入空间中增强同类数据聚集性和非同类数据的远离性,提取的鉴别特征可改善地物分类精度。在PaviaU和Urban高光谱数据集上进行了分类实验,本文方法的总体分类精度分别可达到85.92%和79.74%。相比普通图嵌入和超图方法,该算法明显提升了地物的分类性能。