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oe1(光电查) - 科学论文

87 条数据
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  • 综合遥感 || 地球观测数据处理中的高级特征提取

    摘要： 地球是一个高度复杂且动态的网络系统，在过去几百年间，人类活动引发了诸多重大变化。毋庸置疑，我们科学家如今面临的最大挑战，是量化、预测并理解这个系统的行为。例如，土地与植被监测具有深远的社会、环境和经济意义，尤其是在生物燃料和粮食需求快速增长的情况下。我们需要数据和模型来推断该系统的情况。这些模型不仅要提供预测结果，还应就变量何时、何地以及以何种程度影响观测结果给出定性解释。

    关键词： 地球观测、核方法、高光谱图像、主曲线、遥感、深度学习、特征提取

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018年第十五届光电与电子传感器国际科学会议（COE）- 波兰华沙（2018年6月17日-2018年6月20日）] 2018年第十五届光电与电子传感器国际科学会议（COE）- 温度调制气体传感器响应的小波变换分析

    摘要： 本研究的目的是评估在湿度影响下能否提取气体浓度信息。通过周期性温度变化测试商用半导体传感器的响应，采用特定相对湿度水平下不同氨气浓度的测量方案采集数据。本研究重点分析在含氨潮湿环境中对单个半导体气体传感器进行实验研究时获得的离散小波变换分析结果。分析结果表明，该方法能够测定低浓度氨气。

    关键词： 特征提取、半导体气体传感器、离散小波变换、数据分析、温度调制

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [2018年电气工程国际会议（ICEE）- 巴基斯坦拉合尔（2018.2.15-2018.2.16）] 2018年电气工程国际会议（ICEE）- 卫星用有源像素数字太阳传感器

    摘要： 卫星在绕地球轨道运行期间，利用太阳传感器作为日照条件下姿态测定的可靠来源。本研究阐述了面向空间应用的高精度宽视场数字太阳传感器的设计与开发。该太阳传感器采用有源像素图像传感器，并结合特征提取与图像相关的处理技术。软件算法利用有源像素成像传感器（APS）相较于基于CCD的图像传感器的独特特性，以实现计算高效的算法设计。照射到太阳传感器上的阳光会在图像传感器上形成太阳影像。软件算法对该影像进行降噪、特征提取、质心分析及太阳矢量计算等处理。本文提出的数字太阳传感器在120°×120°视场范围内实现了0.018像素（3σ）的质心精度。

    关键词： 太阳传感器、图像相关、图像处理、特征提取、有源像素成像传感器

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [计算智能研究] 计算机视觉最新进展 第804卷（理论与应用）|| 基于精确高斯-埃尔米特矩的人脸识别

    摘要： 人脸识别系统在过去几十年间受到了更多关注。精准特征是这些系统的基石，其识别与分类过程的表现主要取决于这些特征。本章提出一种高精度人脸识别系统新方法：采用精确高斯-埃尔米特矩(EGHMs)提取人脸图像特征，利用其高阶矩捕捉图像的高阶非线性特征；运用该矩的旋转、缩放及平移不变性克服几何畸变问题。非负矩阵分解(NMF)作为避免主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)缺陷的主流图像表征方法，能有效保留图像变化特征，被用于提取特征的层级分类。本研究使用具有不同特性的ORL、Ncku和UMIST三个面部数据集进行验证，实验结果表明该方法较其他方法具有更高的识别准确率。

    关键词： 特征提取、人脸识别、精确高斯-埃尔米特矩、非负矩阵分解、分类

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 高光谱影像空间-光谱分类的空间函数数据分析

    摘要： 尽管高光谱图像的支持向量分类器传统上仅利用光谱信息，但由于空间-光谱分类器通过引入空间上下文有望显著提升纯光谱方法的性能，这类方法正受到越来越多的关注。为此，本文提出一种新的空间-光谱分类方法，该方法将空间信息融入基于函数数据分析（FDA）的先验高光谱分类器中——该分类器作用于连续光谱函数。FDA能利用函数特性（如光谱特征固有的平滑性）来指导高光谱分类。所提出的空间FDA（SFDA）额外引入了空间一致性因子，旨在确保每个像素的光谱曲线与其最近邻空间像素的光谱曲线相似。实验结果表明，结合支持向量分类器的SFDA方法，在高光谱分类任务中优于其他现有最先进的空间-光谱技术。

    关键词： 特征提取、函数型数据分析（FDA）、高光谱分类

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京 (2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 用于特征表示的鲁棒自适应低秩稀疏嵌入

    摘要： 现有大多数低秩稀疏嵌入模型在原始输入空间提取数据特征，通常将流形保持步骤与编码过程分离，这可能导致性能下降。本文技术性地提出了一种新颖的鲁棒自适应低秩稀疏嵌入（RALSE）框架，通过无缝整合联合低秩稀疏恢复与鲁棒自适应显著特征提取，实现高维数据的显著特征提取。具体而言，我们的RALSE将联合低秩稀疏表示、自适应邻域保持图权重学习与鲁棒性增强表示统一于一个框架中。为精确度量相似性，RALSE通过同时最小化去噪数据与显著特征的重建误差来计算自适应权重，其中采用L1范数正则化以确保学习权重的稀疏特性。该框架还能确保学习到的投影清晰且自适应地保持嵌入特征的局部邻域信息。该投影不仅在建模时采用联合低秩稀疏正则化，还从纯净子空间计算得出，因而对显著特征提取具有强大能力。因此，学习到的低秩稀疏特征能为后续分类提供更准确的依据。大量实验结果验证了RALSE框架在数据表示与分类中的有效性。

    关键词： 鲁棒表示、特征提取、自适应低秩与稀疏嵌入、分类

    更新于2025-09-04 15:30:14

  • 基于视网膜眼底图像的糖尿病性黄斑水肿硬性渗出严重程度评估

    摘要： 糖尿病性黄斑水肿（DME）是糖尿病视网膜病变的并发症，其特征为视网膜黄斑区出现液体和蛋白质沉积异?；邸＜词刮⒘康腄ME也必须及早发现，因其可能导致视力模糊。通过视网膜眼底图像中的渗出物（光亮病灶）可诊断DME。本研究采用形态学运算检测视盘和黄斑区域，并对硬性渗出物进行分割。根据糖尿病视网膜病变早期治疗标准将渗出物分类为正常、中度或重度病例。本方案还包含从视网膜眼底图像提取多种特征，通过提取纹理与渗出物特征并输入分类器来检测DME。实验基于公开数据库开展，采用准确率、灵敏度、特异度等指标评估性能，所得结果具有良好前景。

    关键词： DME（糖尿病性黄斑水肿）、随机森林、硬性渗出物、糖尿病性黄斑水肿、分类、黄斑、特征提取、视盘

    更新于2025-09-04 15:30:14