[发明专利]一种基于Sinkhorn距离的盲高光谱解混模型的构建方法有效
| 申请号： | 202110586019.9 | 申请日： | 2021-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN113344049B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 李春芝;杨露露;陈晓华;阮立建 | 申请（专利权）人： | 湖州师范学院 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙) 33301 | 代理人： | 韩洪 |
| 地址： | 313000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于Sinkhorn距离的盲高光谱解混模型的构建方法，利用EarthMover’sDistance(EMD)代替欧氏距离，克服噪声影响；通过熵正则约束将EMD改进为Sinkhorn距离，建模不同特征维度之间的关系，从而保证特征间的相关性；基于流形学习理论，引入图正则项以保持数据间局部几何结构。本发明通过构建基于Sinkhorn距离的解混框架来解决传统欧氏距离易受噪声影响、忽略图像空间中的相关性特征的问题。模型根据EMD对不同维度特征之间的关系不敏感的特点，将Sinkhorn距离作为度量误差的标准，对不同维度上的特征能够分别进行有效建模，特征间的相关性被充分开发利用。采用拉格朗日函数法及KKT条件定量评估所提出模型的解混性能，证明了该解混模型的可行性及优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 sinkhorn 距离 光谱 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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