Linear Feature Extraction for Hyperspectral Images Using Information Theoretic Learning
Publish place: 20th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,046
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE20_062
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
in this paper, we propose a new linear feature extraction scheme for hyperspectral images. A modified Maximum relevance, Min redundancy (MRMD) is used as acriterion for linear feature extraction. Parzen density estimator and instantaneous entropy estimation are used for estimating mutual information. Using Instantaneous entropy estimatormitigates nonstationary behavior of the hyperspectral data and reduces computational cost. Based on proposed estimator andMRMD, an algorithm for linear feature extraction in hyperspectral images is designed that is less offended by Hueghsphenomenon and has less computation cost for applying to hyperspectral images. An ascent gradient algorithm is used for optimizing proposed criterion with respect to parameters of alinear transform. Preliminary results achieve better classification comparing the traditional methods.
Keywords:
Authors
Mehdi Kamnadar
Tarbiat Modares University
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :