高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测...高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。展开更多
提出一种核最大间距准则方法(Kernel maximum between-class margin criterion,KMMC)的特征提取方法来避免人脸识别中的小样本问题,采用基于核特征空间的类间散度与类内散度之差的最大化的特征提取方法,获得了一组最佳鉴别矢量做为投影...提出一种核最大间距准则方法(Kernel maximum between-class margin criterion,KMMC)的特征提取方法来避免人脸识别中的小样本问题,采用基于核特征空间的类间散度与类内散度之差的最大化的特征提取方法,获得了一组最佳鉴别矢量做为投影轴进行投影变换,使得核特征空间样本的类间散度最大,类内散度最小,从理论上解决了因类内散布矩阵奇异导致无法求解的问题,并进一步显示了KMMC特征提取的高效性。在ORL人脸库上进行试验验证,结果表明KMMC特征提取方法的有效性。最后,采用Matlab设计并实现了一种基于KMMC的人脸识别系统。展开更多
文摘高光谱图像变化检测可提供地球表面的时间维变化信息,对城乡规划和管理至关重要。因具有较高的光谱分辨率,高光谱图像常被用于检测更精细的变化。针对高光谱变化检测的问题,提出一种基于协同稀疏与非局部低秩张量的高光谱图像变化检测方法。该方法首先求得前后时间点的高光谱差分图像,再根据差分图像中图像块的非局部分布特点,提取不同的非局部张量簇。然后基于协同稀疏正则化和低秩正则化建立协同稀疏与非局部低秩张量变化检测模型,并采用交替方向乘子法对模型求解得到表示系数。最后根据表示系数求得张量在不同类别中的投影残差,进而根据投影残差最小准则判断该张量块是否发生变化。在Farmland数据集和Urban area in San Francisco City数据集上进行实验,实验结果表明该方法取得较好的高光谱变化检测精度。
文摘提出一种核最大间距准则方法(Kernel maximum between-class margin criterion,KMMC)的特征提取方法来避免人脸识别中的小样本问题,采用基于核特征空间的类间散度与类内散度之差的最大化的特征提取方法,获得了一组最佳鉴别矢量做为投影轴进行投影变换,使得核特征空间样本的类间散度最大,类内散度最小,从理论上解决了因类内散布矩阵奇异导致无法求解的问题,并进一步显示了KMMC特征提取的高效性。在ORL人脸库上进行试验验证,结果表明KMMC特征提取方法的有效性。最后,采用Matlab设计并实现了一种基于KMMC的人脸识别系统。
