Abstract-The Gaussian mixing model är ett välkänt klassificeringsverktyg som fångar icke-gaussisk statistik av multivariata data. Den opraktiskt stora storleken på den resulterande parameterrymden har dock hindrat en utbredd användning av Gaussiska blandningsmodeller för hyperspektralbildsättning. För att motverka denna parameter-rymdfråga föreslås en dimensionsminskning som syftar till att bevara multimodala strukturer. Specifikt, lokalitetsbevarande icke-negativ matris factorization, liksom lokala Fishers diskriminant analys, används som förbehandling för att minska dimensionaliteten av data för Gaussian-mixe model clasfier, samtidigt som multimodala strukturer i data. Dessutom kombineras pixelmässigt klassificeringsresultat från den Gaussiska blandningsmodellen med rumslig information som härrör från ett slumpmässigt fält i Markov. Experimentella resultat visar att det föreslagna klassificeringssystemet avsevärt överträffar andra metoder även under begränsade utbildningsdata. Index Terms-Gaussian blandning modell (GMM), hyperspektral klassificering, Markov random fält (MRF), icke-negativ matris factorization.
I artikel REF föreslogs en dimensionsminskning som syftar till att bevara multimodala strukturer för att motverka denna parameterrymdfråga.
Hyperspectral Image Classification Using Gaussian Mixture Models and Markov Random Fields
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}