基于稀疏编码的动态纹理识别

目的 线性动态系统有效地捕捉了动态纹理在时间和空间的转移信息。然而,线性动态系统属于非欧氏空间模型,无法直接应用传统的稀疏编码进行分类识别,为此提出一种基于稀疏编码线性动态系统的求解方法并应用于动态纹理识别。方法 基于约束凸优化公式,将稀疏编码和控制论中相似性变换结合,优化学习模型参数,解决应用稀疏编码进行分类识别的问题,实现有效的动态纹理识别。结果 在公开的动态纹理图像数据库UCLA上进行实验并与其他方法进行比较,实验结果表明,本文方法具有更好的性能,识别率可达97%,且对遮挡具有更好的鲁棒性。结论 本文方法对动态纹理及遮挡情况具有更好的识别率。     

露天煤矿复垦中生物多样性响应研究进展（增刊）

生物多样性为人类提供了必要的生活资源和生存环境。露天煤矿开采造成矿区生态系统破坏和生物多样性丧失。本文总结了国内外表土复垦阶段生物多样性恢复对复垦中关键技术的响应。研究结果表明：地貌重塑阶段,生物多样性分布随坡度、坡向、坡位等因子有显著差异;土壤重构阶段,重构工艺、土壤种子库、表土存放方式、复垦年限及施肥等对矿区生物多样性造成不同的影响;植被重建阶段会随即带来野生物种、大型土壤动物及土壤微生物,进而丰富矿区生物多样性。该研究可为露天煤矿土地复垦中生物多样性恢复提供一定参考,同时为基于生物多样性恢复的土地复垦提供一定借鉴。     

基于双重L2稀疏编码的高光谱图像分类

目的 为了有效提高高光谱图像分类的精度,提出了双重L2稀疏编码的高光谱图像分类方法。方法 首先对高光谱图像进行预处理,充分结合图像的空间信息和光谱信息,利用像元的空间连续性,用L2稀疏编码重建图像中每个像元。针对重建的图像数据,依据L2稀疏编码的最小误差和编码系数实现分类。结果 在公开的数据库AVIRIS高光谱图像上进行验证,分类精度为99.44%,与支持向量机（SVM）、K最近邻（KNN）和L1稀疏编码方法比较,有效地提高了分类的准确性。结论 实验结果表明,提出的方法应用于高光谱图像分类具有较好的分类效果。