基于局部保持线性判别嵌入特征提取的光谱图像分类

作者：温金环; 田铮; 赵永强; 延伟东

来源：西北工业大学学报, 2013, (02): 323-328.

• 特征提取
• 降维
• 流形学习
• 小样本问题
• 高光谱图像分类 efficiency
• experiments
• feature extraction
• image classification
• dimensionality reduction
• hyperspectral image classification
• manifold learning
• small-sample-size problem

针对难于获得足够多的高光谱图像训练样本的问题,基于流形学习标准、Fisher标准和最大边缘标准,提出了一种适用于高光谱图像小样本问题的局部保持线性判别嵌入(LPLDE)监督线性流形学习特征提取方法。LPLDE方法利用类内近邻图和类间近邻图描述类内的紧性和类间的可分性,有效地避免了因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题,具有更好的判别性能,更适合于分类问题。高光谱数据的实验结果表明了该方法的有效性。

• 单位
  西北工业大学