基于多核学习的典型地物目标特征描述

发布时间：2017-12-05 09:25

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【摘要】：为了寻找针对典型地物目标进行描述的最优特征组合,提出了一种基于多核学习的地物目标的特征描述分析方法.首先,提取图像的纹理特征、颜色特征等多种低层次特征.然后,采用多核学习算法训练出多核分类模型.最后,从特征权重矩阵中抽取对应于特定类型地物目标的特征向量,按权重大小进行降序排序,从而找出适用于特定地物目标描述的最优特征组合.此外,还提出了一种综合排序方法来计算全部特征在所有地物类别上的权重排列顺序.结果表明,对于不同类型的地物目标适合于描述它们的最优特征也不同,利用多核学习算法配置多种特征来描述图像要远远优于使用单独特征来描述图像.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863)项目(2012CB719903) 青年科学基金项目(41101386) 国家自然科学基金委创新群体(61221003)资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 随着遥感技术的发展,人们越来越多地使用高分辨率遥感影像进行地物目标的检测、识别与分类,其中使用何种特征来描述某种地物目标是一个很重要的问题.遥感图像中不同类别的地物目标有着不同的特点,例如:建筑与油罐等目标有着简单的轮廓信息;港口与高尔夫球场等目标则没有一个清

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本文编号：1254340