[发明专利]多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法有效
| 申请号： | 202011623082.7 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112733661B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 吴金建;杨波;焦昶哲;石光明 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/778;G06F30/27;G06F111/04;G06F111/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 程晓霞;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多示例能量约束最小化的高光谱目标描述与检测方法，实现步骤：输入数据划分与像素光谱分包；确定能量约束最小化光谱检测响应；对不精确标记数据包建立多示例概率模型和待优化目标函数；初始化目标光谱特征描述子；使用梯度上升法迭代优化目标函数；逐像素目标检测；检测性能评价，完成高光谱目标描述与检测。本发明利用多示例学习从不精确标记的高光谱图像中自适应学习得到具有高判别能力的目标光谱特征描述子，克服了人力逐像素标注不准确、训练正负样本不均衡问题，节约成本，实现亚像素级目标特征准确描述。学习得到的目标光谱特征描述子能用于基于光谱匹配的多种高光谱亚像素检测器，实现目标高效检测。 | ||
| 搜索关键词： | 示例 能量 约束 最小化 光谱 目标 描述 检测 方法 | ||
【主权项】：
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