Abstract-Hyperspectral imagery ger vanligtvis en mängd information som fångas i ett brett spektrum av det elektromagnetiska spektrumet för varje pixel i bilden; men när det används i statistiska mönsterklassificering uppgifter, de resulterande högdimensionella funktionsutrymmen ofta tenderar att resultera i illa konditionerade formuleringar. Populär dimensionalitet-minskning tekniker såsom huvudkomponentanalys, linjär discriminant analys, och deras varianter antar vanligtvis en Gaussian distribution. Den fyrhörning maximallikelihood klassificerare som vanligen används för hyperspektral analys antar också en-Gaussian klass villkorliga fördelningar. Avvikelse från detta en-gaussiska antagande föreslås ett klassificeringsparadigm som är utformat för att utnyttja uppgifternas rika statistiska struktur. Det föreslagna ramverket använder sig av lokal Fishers särskiljande analys för att minska datadimensionen samtidigt som dess multimodala struktur bevaras, medan en efterföljande Gaussisk blandningsmodell eller stödvektormaskin ger effektiv klassificering av multimodala data med reducerad dimension. Experimentella resultat av flera olika hyperspektrala klassificeringsuppgifter i flera klasser visar att det föreslagna tillvägagångssättet avsevärt överträffar flera traditionella alternativ. Index Terms-Dimensional reducering, Gaussian-blandning modell (GMM), hyperspektral data, lokal diskriminant analys, stöd vektor maskin.
På liknande sätt, Li et al. REF använde Fishers särskiljande analys för att bli av med redundanta band för hyperspektral bildanalys.
Locality-Preserving Dimensionality Reduction and Classification for Hyperspectral Image Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}