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基于独立分量分析的纹理特征维数减少

黄昕 张良培 邵振锋 李平湘

黄昕, 张良培, 邵振锋, 李平湘. 基于独立分量分析的纹理特征维数减少[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1055-1058.
引用本文: 黄昕, 张良培, 邵振锋, 李平湘. 基于独立分量分析的纹理特征维数减少[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1055-1058.
HUANG Xin, ZHANG Liangpei, SHAO Zhenfeng, LI Pingxiang. Dimension Reduction of Texture Features Based upon Independent Component Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(12): 1055-1058.
Citation: HUANG Xin, ZHANG Liangpei, SHAO Zhenfeng, LI Pingxiang. Dimension Reduction of Texture Features Based upon Independent Component Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(12): 1055-1058.

基于独立分量分析的纹理特征维数减少

基金项目: 国家973计划资助项目(2006CB701302);国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005)
详细信息
    作者简介:

    黄昕,博士生,现从事高分辨率遥感影像模式识别、神经网络等方面的研究。

  • 中图分类号: P237.3

Dimension Reduction of Texture Features Based upon Independent Component Analysis

Funds: 国家973计划资助项目(2006CB701302);国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005)
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-08-26
  • 修回日期:  2006-08-26
  • 刊出日期:  2006-12-05

基于独立分量分析的纹理特征维数减少

    基金项目:  国家973计划资助项目(2006CB701302);国家自然科学基金资助项目(40471088,40523005)
    作者简介:

    黄昕,博士生,现从事高分辨率遥感影像模式识别、神经网络等方面的研究。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 提出了基于ICA纹理特征维数减少的方法,通过QuickBird多光谱影像的实验证明,ICA对各种纹理特征降维的普适性最强,类别可分性最高。

English Abstract

黄昕, 张良培, 邵振锋, 李平湘. 基于独立分量分析的纹理特征维数减少[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1055-1058.
引用本文: 黄昕, 张良培, 邵振锋, 李平湘. 基于独立分量分析的纹理特征维数减少[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1055-1058.
HUANG Xin, ZHANG Liangpei, SHAO Zhenfeng, LI Pingxiang. Dimension Reduction of Texture Features Based upon Independent Component Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(12): 1055-1058.
Citation: HUANG Xin, ZHANG Liangpei, SHAO Zhenfeng, LI Pingxiang. Dimension Reduction of Texture Features Based upon Independent Component Analysis[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(12): 1055-1058.

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