基本信息:
- 专利标题： 张量协作图判别分析遥感图像特征提取方法
- 申请号：CN202010891063.6 申请日：2020-08-30
- 公开(公告)号：CN112101381B 公开(公告)日：2022-10-28
- 发明人： 潘磊 , 代翔 , 杨露 , 陈伟晴 , 高翔
- 申请人： 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
- 申请人地址： 四川省成都市金牛区茶店子东街48号
- 专利权人： 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
- 当前专利权人： 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
- 当前专利权人地址： 四川省成都市金牛区茶店子东街48号
- 代理机构： 成飞(集团)公司专利中心
- 代理人： 郭纯武
- 主分类号： G06V10/58
- IPC分类号： G06V10/58 ; G06V10/774 ; G06V10/764
摘要：
本发明公开的一种张量协作图判别分析遥感图像特征提取方法，旨在提供一种复杂度低、特征提取性能好的有监督特征提取方法。本发明通过下述技术方案实现：以每个像素为中心截取三维的张量数据块；按比例将实验数据划分成训练样本集和测试样本集；计算当前训练像素与每个类别训练数据的欧式距离，构建对角权重约束矩阵；然后，设计带约束的L2范数协作表示模型，构建图权重矩阵和张量局部保持投影模型；求取对应张量数据块每一个维度的投影矩阵；最后，利用低维投影矩阵得到三维低维表示的训练样本集和测试样本集，并按特征维展开成列向量的形式，将提取到的低维特征输入支持向量机分类器进行分类，判定测试集的类别，以分类效果评估特征提取的性能。
公开/授权文献:
- CN112101381A 张量协作图判别分析遥感图像特征提取方法 公开/授权日：2020-12-18