【摘 要】
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在高光谱图像分类中,丰富的数据提升了其地物识别能力。然而,由于样本特征数大且有标记训练样本点少,导致"维度灾难"问题。本文提出一种基于无监督特征选择的高光谱图像分类方法,该方法同时考虑数据的流形嵌入映射和稀疏表达,将特征选择问题转化为一个优化问题,数据的流形嵌入和稀疏表达作为约束项加入目标函数。设计了三个目标函数,第一个目标函数描述流形学习的局部性原则,第二个目标函数将原始样本点回归到低维嵌入空间
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在高光谱图像分类中,丰富的数据提升了其地物识别能力。然而,由于样本特征数大且有标记训练样本点少,导致"维度灾难"问题。本文提出一种基于无监督特征选择的高光谱图像分类方法,该方法同时考虑数据的流形嵌入映射和稀疏表达,将特征选择问题转化为一个优化问题,数据的流形嵌入和稀疏表达作为约束项加入目标函数。设计了三个目标函数,第一个目标函数描述流形学习的局部性原则,第二个目标函数将原始样本点回归到低维嵌入空间,第三个目标函数对回归系数进行正则化。针对目标函数非凸的问题,用迭代的方法来解这个约束优化问题,给出了解
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为解决人机交互中手势形变和无规律运动带来的跟踪难题,提出了一种基于特征空间切分建模的非参数核密度估计算法来实现手势跟踪.首先,在检测模块中利用AdaBoost分类器检测图像中手势的存在,将检测到的手势位置信息传送给跟踪模块,该模块精确提取手势目标从而对其颜色建模.然后,利用目标的颜色模型对各帧图像进行后验概率密度估算,获取运动目标的概率密度图像,将其分解成手势运动区和同色干扰区.最后,对同色干扰区
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随着科技发展和商业航天的兴起,以往归属高新技术的卫星领域渐入大众视野,展现其服务于社会、联系于生活的一面。科学探索和应用需求的牵引,驱动着卫星的创新发展;智能技术与卫星技术的结合,预示着现实的科幻未来。智能小卫星将如何贴合日常出行与通信需求?如何探索远古宇宙的奥秘和纪录脚下大地的神奇?如何让大众玩转和面向未来?"星际争霸"的大航天时代是否会到来?
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