Carnegie Mellon University.;
机译:基于三维Gabor滤波器的超细图像分类的本地二进制图特征减少
机译:使用GLCM特征和相互信息的多维分类和超细图像分类的新滤波器
机译:使用互信息应用于高光谱图像的降维和分类特征:一种基于使用Fano不等式使错误概率最小化的包装器策略算法
机译:利用特征选择和主成分分析减少超光谱图像的维数以改进基于对象的图像分类
机译:用于高光谱数据分类的降维主成分分析的局限性。
机译:使用特征融合和标签平滑的三维ResNeXt网络用于高光谱图像分类
机译:基于三维Gabor滤波器的超细图像分类的本地二进制图特征减少