کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
406669 678105 2014 7 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel supervised feature extraction and classification fusion algorithm for land cover recognition of the off-land scenario
ترجمه فارسی عنوان
یک رشته نظارت بر قابلیت استخراج و طبقه بندی همجوشی الگوریتم برای شناسایی زمین پوشش صحنه بیرونی
کلمات کلیدی
استخراج ویژگی، نمایندگی انحصاری، یادگیری فرهنگ لغت شناسایی پوشش زمین، طبقه بندی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی

In this paper, a novel supervised feature extraction and classification fusion algorithm based on neighborhood preserving embedding (NPE) and sparse representation is proposed. Specifically, an optimal dictionary is adaptively learned to bate the trivial information of the original training data; then, in order to obtain the sparse representation coefficients, a sparse preserving embedding map is sought to reduce the dimensionality of high-dimensional data, and the test data is classified by the corresponding sparse representation coefficients. Finally, the novel supervised fusion algorithm is applied to the land cover recognition of the off-land scenario. Experimental results show that the proposed method leads to promising results in fusing feature extraction and classification.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 140, 22 September 2014, Pages 77–83
نویسندگان
, , ,