Rochester Institute of Technology Center for Imaging Science Digital Imaging and Remote Sensing Laboratory Rochester, NY, 14623, USA;
Rochester Institute of Technology Center for Imaging Science Digital Imaging and Remote Sensing Laboratory Rochester, NY, 14623, USA;
Rochester Institute of Technology Center for Imaging Science Digital Imaging and Remote Sensing Laboratory Rochester, NY, 14623, USA;
Spectral target detection; commute time distance; manifold learning; physics-based modeling; graph Laplacian;
机译:基于协作代表的二元假设模型,具有多特征学习在高光谱图像中的目标检测
机译:改进的具有多任务学习的协作表示模型,该学习使用空间支持在高光谱图像中进行目标检测
机译:用于无监督异常检测的流形学习技术
机译:使用物理模型和歧管学习技术检测光谱目标检测
机译:使用基于物理的建模和流形学习技术进行光谱目标检测。
机译:vnir高光谱成像和深层学习技术的植物有机残留的非破坏性检测试验研究
机译:使用歧管学习技术构建的Markov状态模型的蛋白质物理量的精确计算
机译:改进的特征提取,特征选择和识别技术,创建快速无监督的高光谱目标检测算法