基于增量型半监督核方法的高光谱图像小目标检测机理及关键技术研究

项目名称： 基于增量型半监督核方法的高光谱图像小目标检测机理及关键技术研究

项目编号： No.60972144

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 谷延锋

作者单位： 哈尔滨工业大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 高光谱图像小目标检测在国民经济和社会发展的众多领域中有着极为重要的应用。高光谱图像小目标检测研究尚需有效解决非线性数据处理与信息提取、目标小样本学习、高维数据高效计算等科学问题。解决上述科学问题的关键在于深入挖掘和利用高光谱图像数据空-谱信息(特别是大量的未标记样本)，使其更好地服务于小目标检测。基于此，本项目将主要研究(1)面向高光谱图像的半监督核方法目标检测机理，探索适合于高光谱小目标检测的半监督学习模式，建立基于半监督核方法的检测框架；(2)基于半监督核方法的高光谱图像小目标检测关键技术，研究半监督核目标检测框架中未标记样本选择和信息利用技术；(3)半监督核检测算法的高维计算，研究增量型在线学习技术。基于半监督学习理论，研究高光谱图像小目标检测新技术，解决高光谱图像小目标检测领域的关键科学问题，对于推动高光谱图像在国民经济和国家安全的重要应用，具有突出的科学理论意义和实际应用价值。

中文关键词： 高光谱；半监督；核方法；目标检测；分类

英文摘要：

英文关键词： Hyperspectral images；Semisupervised；Kernel methods；Target detection；Classification