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【2h】

Lifting Scheme-Based Sparse Density Feature Extraction for Remote Sensing Target Detection

机译：提升方案的稀疏密度特征提取用于遥感目标检测

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作者
Ling Tian; Yu Cao; Zishan Shi; Bokun He; Chu He; Deshi Li;
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作者单位

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年度 2021
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专利

1. Sparse representation-based feature extraction combined with support vector machine for sense-through- foliage target detection and recognition [J] . Zhai S., Jiang T. Signal Processing, IET . 2014,第5期

机译：基于稀疏表示的特征提取与支持向量机相结合，用于通过树叶的直觉目标检测和识别
2. Change Detection/Feature Extraction System Based on Remotely Sensed Imagery [J] . Myunghee Jung, Eui-Jung Yun Key Engineering Materials . 2005,第Pt1期

机译：基于遥感影像的变化检测/特征提取系统
3. Sparse Weighted Constrained Energy Minimization for Accurate Remote Sensing Image Target Detection [J] . Ying Wang, Jie Li, Miao Fan, Remote Sensing . 2017,第11期

机译：稀疏加权约束能量最小化，用于精确的遥感图像目标检测
4. Adaptive Feature Extraction Techniques for Subpixel Target Detections in Hyperspectral Remote Sensing [C] . Peter WT Yuen, G Bishop Military Remote Sensing . 2004

机译：高光谱遥感中亚像素目标检测的自适应特征提取技术
5. Knowledge-based feature extraction and spectral image enhancement from remotely sensed images. [D] . Sun, Weihua. 2013

机译：从遥感图像中基于知识的特征提取和光谱图像增强。
6. Multi-Level Features Extraction for Discontinuous Target Tracking in Remote Sensing Image Monitoring [O] . Bin Zhou, Xuemei Duan, Dongjun Ye, 2019

机译：遥感影像监测中不连续目标跟踪的多级特征提取
7. Sparse Weighted Constrained Energy Minimization for Accurate Remote Sensing Image Target Detection [O] . Ying Wang, Miao Fan, Jie Li, 2017

机译：用于精确遥感图像目标检测的稀疏加权约束能量最小化

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