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作者簡介
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面向對象的圖像分析方法中所使用的特徵會直接影響分類和專題信息提取的性能。為了客觀度量所需特徵對地類的有效性並自動選擇合適的特徵，本書面向不同的情況和需求，基於最新的基於過濾器模型和稀疏正則化方法提出針對性的特徵選擇方法，採用客觀準則度量特徵的有效性，大大提高了處理精度和效率。主要內容包括：局部賦權判別投影方法、非對稱局部判別選擇方法、面向診斷性特徵選擇的搜索策略、基於相似稀疏樣本的診斷性特徵選擇方法、自適應半監督特徵選擇方法、基於自動視圖生成和聯合 範數最小化的監督多視圖特徵選擇方法等。
本書對高分辨率遙感圖像處理與模式識別等領域的科學工作者、研究生、相關領域的工程技術人員和科技人員都具有重要的參考價值；對從事模式識別、人工智能技術、數據挖掘等方面研究的科技人員也有一定的參考價值。
本書對高分辨率遙感圖像處理與模式識別等領域的科學工作者、研究生、相關領域的工程技術人員和科技人員都具有重要的參考價值；對從事模式識別、人工智能技術、數據挖掘等方面研究的科技人員也有一定的參考價值。
作者簡介
陳 曦 ，華東師範大學地理信息科學教育部重點實驗室研究員。先後多次主持承擔國家自然科學基金項目，參與863重點項目、973項目等***重點項目。獲專利授權10項，所開發的算法已投入實際應用。在本方向國際**期刊和會議上發表20余篇英文論文，廣受包括IEEE院士在內的專家好評。撰寫學術專著1部，參編專著2部。
名人/編輯推薦
本書緊緊圍繞“面向高分辨率遙感影像對象的特徵分析”所涉及到的如何度量數據特性並選擇**代表性的特徵這一問題展開了研究。本書對高分辨率遙感圖像處理與模式識別等領域的科學工作者、研究生、相關領域的工程技術人員和科技人員都具有重要的參考價值；對從事模式識別、人工智能技術、數據挖掘等方面研究的科技人員也有一定的參考價值。
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