零样本图像分类.pdf
零样本图像分类主要解决在标记训练样本不足以涵盖所有对象类的情况下，如何对未知新模式进行正确分类的问题，近年来已逐渐成为机器学习领域的研究热点之一。 利用可见类训练样本学习到的分类器对新出现的对象类进行分类识别是非常困难的学习任务。本书针对零样本图像分类问题从属性角度入手，基于
图像分类
聚类集成理论与其在图像分类中的应用.pdf
本书系统讨论了聚类集成技术中的几个关键问题及其在图像分类中的应用，内容包括：基于数学形态学的聚类及集成；聚类集体中的差异性度量研究；聚类集体生成方法研究；一致性函数研究；利用聚类集成技术解决混合型数据聚类问题。
高光谱图像分类与目标探测.pdf
本书介绍了高光谱遥感原理和图像特点，分析高光谱图像处理所涉的图像噪声评估、数据降维以及混合像元分解等关键问题，在此基础上总结了国内外高光谱图像分类与目标探测领域的经典算法，使读者全面地了解高光谱图像分类与目标探测的基本原理、方法和最新进展。