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考虑局部信息的核化正交子空间投影目标检测方法 (2013年)

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简介：
本文提出了一种新的基于核化正交子空间投影的目标检测方法，该方法特别引入了对局部信息的考量，有效提升了复杂背景下的目标识别准确率。 本段落提出了一种基于局域信息的核化正交子空间投影的目标探测方法（KLOSP）。通过模拟数据实验验证了该方法相比其他子空间目标探测方法具有更优的接受者操纵特征曲线；此外，真实影像数据显示，KLOSP 方法相较于传统目标检测手段能够提供更高的目标与背景可分度，并能准确识别高分辨率图像中的目标。

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  • 考虑局部信息的核化正交子空间投影目标检测方法 (2013年)
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    本文提出了一种新的基于核化正交子空间投影的目标检测方法，该方法特别引入了对局部信息的考量，有效提升了复杂背景下的目标识别准确率。 本段落提出了一种基于局域信息的核化正交子空间投影的目标探测方法（KLOSP）。通过模拟数据实验验证了该方法相比其他子空间目标探测方法具有更优的接受者操纵特征曲线；此外，真实影像数据显示，KLOSP 方法相较于传统目标检测手段能够提供更高的目标与背景可分度，并能准确识别高分辨率图像中的目标。
     
  • 论文研究: KRX高光谱异常检测算法基于目标正交子空间投影加权.pdf
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    本文提出了一种改进的目标正交子空间投影方法结合权重调整策略，用于KRX高光谱数据中的异常检测，提高了检测精度和鲁棒性。 在高光谱图像中的异常目标检测问题中，由于原始数据源不能准确表征背景数据的分布，导致虚警概率较高。为此，本段落提出了一种基于目标正交子空间投影加权的KRX算法来解决这一问题。
     
  • 正交子空间投影法(OSP)在高光谱学习中的应用.html
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    本文探讨了正交子空间投影法（OSP）在高光谱图像分析中的应用，通过理论阐述与实验验证，展示了其在特征提取和分类任务中的优越性能。 本段落对应于我本人博客中的《高光谱学习---正交子空间投影法OSP(Orthogonal Subspace Projection)》一文。如果各位觉得有哪里不妥或排版可以优化，可下载后修改并发给我。你也是作者之一。
     
  • OLPP（正交局部投影的人脸特征提取）
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    OLPP是一种用于人脸识别的技术方法，通过正交局部投影来高效地提取人脸特征，增强了模式识别系统的准确性和鲁棒性。 OLPP（正交局部投影人脸特征提取）是一种针对人脸识别的特征提取算法，提出了一种基于流形的非线性特征提取方法。
     
  • KLPP.rar_KLPP_保留局部性的投影方法
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    KLPP.rar_KLPP介绍了一种新型的数据降维技术——保留局部性的投影方法(KLPP)，通过维护数据点间的局部结构关系来优化特征抽取，适用于大规模数据集的高效处理。 KLPP是一种叫做核局部保持投影的技术。
     
  • 采用相空间局部投影法去除加噪混沌时间序列的噪声
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    本研究提出了一种基于相空间局部投影的方法，有效去除加噪混沌时间序列中的噪声，提高信号的质量和后续分析的准确性。 基于局部投影的非线性滤波方法是一种非常有用的数据去噪程序。
     
  • 基于子空间模型GLRT的高光谱目标检测技术方法
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    本研究提出了一种基于子空间模型的广义似然比检验(GLRT)算法，用于提升高光谱图像中目标检测的准确性和鲁棒性。 高光谱目标检测方法中的GLRT（广义似然比检验）子空间模型如下： 1. 假设背景单一且可由多变量正态分布表示； 2. 训练与检测所用的背景光谱相同； 3. 用于训练和测试的数据集是独立的； 4. 目标与背景的关系为相加关系，而非替代关系。 S矩阵包含有关目标的先验信息。其中，列数P代表目标子空间的维度；当P增大时，所含的信息量会减少。若S满秩，则不可逆。该算法操作简便，用户只需将数据替换到指定位置即可运行。
     
  • 摄影测量中的空间后方交会方法.zip
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    本资料深入探讨摄影测量中空间后方交会技术的应用与实现，详细介绍该方法原理、计算步骤及实际操作技巧，适合相关专业研究人员和学生学习参考。 空间后方交会是基于单幅影像进行的一种方法。该过程从已知地面坐标及其在图像中的对应点出发，利用共线条件方程来求解航空摄影时刻的外方位元素Xs、Ys、Zs、φ、ω和κ。 具体算法如下：每一对像方与物方对应的控制点可以列出两个独立方程式。因此，在有三个已知地面坐标的控制点的情况下，可以通过六个方程式求出六个多余数△Xs、△Ys、△Zs、△φ、△ω和△κ。 实践中为了提高解算精度，通常会进行多余观测，并选择影像的四个角或均匀分布更多的地面控制点。此时需要使用最小二乘法来解决这些问题并计算结果。这种方法涉及到了丰富的矩阵运算库以及详细的开发文档支持。
     
  • 局部空间自相关的空间统计分析方法
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    本研究探讨了局部空间自相关的空间统计分析方法，旨在评估地理数据中位置元素与其周围环境的相关性，为城市规划、资源管理等领域提供科学依据。 局部空间自相关描述了一个空间单元与其周围区域的相似程度，能够表示每个局部单元在全局趋势中的位置（包括方向和量级），反映了空间异质性，并揭示了空间依赖如何随地理位置的变化而变化。 进行局部空间自相关的分析方法主要包括以下三种： - 空间联系的局部指标(LISA)； - G统计量； - Moran散点图。
     
  • 正交投影矩阵的求解方法之一
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    本文介绍了正交投影矩阵的一种求解方法，旨在为学习者提供一个清晰且易于理解的计算途径。通过此法，能够有效解决线性代数中关于向量空间投影的问题。 正交投影的概念是信号处理和基于空间分析的数学的基础。本段落档介绍了求解正交投影矩阵的一种方法。