[发明专利]基于相关向量机的高光谱影像模糊分类方法及装置在审
| 申请号： | 201310060938.8 | 申请日： | 2013-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN103440493A | 公开（公告）日： | 2013-12-11 |
| 发明（设计）人： | 杨国鹏;王晶;庞怡杰;陈涛;余旭初;周欣 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军空军装备研究院侦察情报装备研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人： | 李光松 |
| 地址： | 100085 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于相关相量机的高光谱影像模糊分类方法及装置，其中方法包括以下步骤：确定训练样本集，利用稀疏贝叶斯分类模型，选择核函数，建立相关向量机分类预测模型；针对所述训练样本集，采用一对一法构造多类相关相量机分类器，通过交叉验证优化分类器参数；利用所述多类相关向量机分类器对高光谱影像进行模糊分类。本发明提出的基于相关向量机（RVM）的高光谱影像模糊分类方法中，采用序列稀疏贝叶斯学习算法提高RVM训练速度，针对一对一法构造的多类RVM分类器，将两两配对的概率输出转化为相对于地物类别的隶属度。与SVM比较，RVM参数选择简单、分类速度快；利用模糊隶属度能够标识混合像元，有效提高影像分类的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相关 向量 光谱 影像 模糊 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于相关相量机的高光谱影像模糊分类方法，其特征在于，包括：确定训练样本集，利用稀疏贝叶斯分类模型，选择核函数，建立相关向量机分类预测模型；针对所述训练样本集，采用一对一法构造多类相关相量机分类器，通过交叉验证优化分类器参数；利用所述多类相关向量机分类器对高光谱影像进行模糊分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军空军装备研究院侦察情报装备研究所，未经中国人民解放军空军装备研究院侦察情报装备研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310060938.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：带有RFID电子标签的书画作品
- 下一篇：一种人脸视频中瞳孔的定位方法
