同济大学学报（自然科学版）
同濟大學學報（自然科學版）
동제대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF TONGJI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2014年
1期
124-130
,共7页
孙伟伟%刘春%施蓓琦%李巍岳
孫偉偉%劉春%施蓓琦%李巍嶽
손위위%류춘%시배기%리외악
多策略提升局部切空间排列%局部切空间排列%随机映射%降维%高光谱影像分类
多策略提升跼部切空間排列%跼部切空間排列%隨機映射%降維%高光譜影像分類
다책략제승국부절공간배렬%국부절공간배렬%수궤영사%강유%고광보영상분류
multi-strategies upgraded local tangent space alignment%local tangent space alignment%random projection%dimensionality reduction%hyperspectral image classification
提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1％左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.
提齣多策略提升的跼部切空間排列算法來解決常規跼部切空間排列降維在高光譜影像分類中計算複雜度高的問題.通過引入隨機映射來預先減少高光譜影像波段數,降低後續k-鄰域和跼部切空間構建的計算複雜度;採用遞歸蘭索斯切分算法快速構建近似k-鄰域,降低常規k-鄰域構建的計算時間;採用快速近似奇異值分解算法提高全跼排列矩陣的本徵分解計算速度.利用兩箇不同的高光譜數據集,設計4組實驗來分析多策略速度提升的跼部切空間排列算法的計算性能和分類效果.實驗證明,相比常規跼部切空間排列方法,多策略提升的跼部切空間排列方法損失約1％左右的總體分類精度卻能夠提高至少3倍的計算速度.
제출다책략제승적국부절공간배렬산법래해결상규국부절공간배렬강유재고광보영상분류중계산복잡도고적문제.통과인입수궤영사래예선감소고광보영상파단수,강저후속k-린역화국부절공간구건적계산복잡도;채용체귀란색사절분산법쾌속구건근사k-린역,강저상규k-린역구건적계산시간;채용쾌속근사기이치분해산법제고전국배렬구진적본정분해계산속도.이용량개불동적고광보수거집,설계4조실험래분석다책략속도제승적국부절공간배렬산법적계산성능화분류효과.실험증명,상비상규국부절공간배렬방법,다책략제승적국부절공간배렬방법손실약1％좌우적총체분류정도각능구제고지소3배적계산속도.
