| 一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法 |
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| 引用本文： | 冯海亮,潘竞文,黄鸿.一种改进的邻域保持嵌入高光谱影像分类方法[J].光电工程,2014(9). |
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| 作者姓名： | 冯海亮 潘竞文 黄鸿 |
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| 作者单位： | 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61101168;41371338)；重庆市基础与前沿研究计划项目 |
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| 摘 要： | 为进一步提高邻域保持嵌入算法(NPE)在高光谱影像分类中的识别性能,提出一种改进的半监督邻域保持嵌入(SSNPE)算法。首先,该算法在NPE算法的基础上同时利用同类标记样本和邻域未标记样本获得数据的邻域嵌入结构。然后,通过增加近邻标记样本的权重加大降维数据的鉴别性。最后,通过利用k近邻分类器(KNN)对样本进行分类得到该算法在数据集上的分类性能。在Urban、Indian高光谱影像数据集上的实验结果表明,改进的算法的分类精度相比其他算法提高了约8.3%、6.2%以上,分类性能上有了较为明显的提高。
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| 关 键 词： | 高光谱影像分类 维数约简 邻域保持嵌入 半监督学习 |
An Improved Neighborhood Preserving Embedding Method Used in Hyperspectral Image Classification |
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| FENG Hailiang,PAN Jingwen,HUANG Hong.An Improved Neighborhood Preserving Embedding Method Used in Hyperspectral Image Classification[J].Opto-Electronic Engineering,2014(9). |
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| Authors: | FENG Hailiang PAN Jingwen HUANG Hong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral image classification dimension reduction neighborhood preserving embedding semi-supervised learning |
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