多源目标识别任务中的特征选择方法研究

目录

声明

1 第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 特征选择的定义

1.2.2 特征选择的分类

1.2.3 特征选择的关键环节

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

2 第二章 相关预备知识

2.1 引言

2.2 信息论相关知识

2.2.1 熵的定义

2.2.2 互信息的定义

2.3 基于互信息的特征选择方法

2.3.1 符号说明

2.3.2 相关性、冗余性、互补性

2.3.3 最优子集

2.3.4 搜索策略

2.4 多源图像融合目标识别任务中的特征选择

2.4.1 多源图像融合处理的常规步骤

2.4.2 融合识别中特征选择面临的难点

2.4.3 可见光与红外图像融合

2.5 本章小结

3 第三章 基于互信息的特征选择方法

3.1 引言

3.2 MIFS特征选择算法的发展及变种

3.2.1 评价准则函数的发展

3.2.2 熵的估值

3.3 问题的提出

3.4 一种结合排序的特征选择算法

3.4.1 rMIFS算法设计思路

3.4.2 rMIFS算法具体流程

3.5 一种基于生存Cauchy-Schwartz互信息的特征选择算法

3.5.1 生存Cauchy-Schwartz互信息

3.5.2 SCS-rMIFS算法具体流程

3.6 实验结果及分析

3.6.1 实验设置

3.6.2 实验结果及分析

3.7 本章小结

4 第四章 融合图像分割中的特征选择方法

4.1 引言

4.2 简单线性迭代聚类超像素分割算法

4.3 问题的提出

4.4 语义知识导引的改进SLIC算法

4.4.1 语义知识导引的SLIC融合特征选择

4.4.2 基于融合特征的SLIC改进算法

4.5 实验结果及分析

4.5.1 数据准备

4.5.2 实验结果及分析

4.6 本章小结

5 第五章 结束语

5.1 本文工作总结

5.2 未来研究展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果