公开(公告)号：CN105160351A

公开(公告)日：2015-12-16

申请号：CN201510493200.X

申请日：2015-08-12

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  焦李成 ,  李素婧 ,  刘红英 ,  马晶晶 ,  马文萍 ,  侯彪 ,  屈嵘 ,  冯志玺 ,  周红静 ,  刘志

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6259 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明公开了一种基于锚点稀疏图的半监督高光谱分类方法，主要解决现有技术在构图时计算量与存储量大的问题。其步骤为：1.从高光谱数据集中得到训练数据集和标记样本集；2.随机选取锚点；3.构造样本点与锚点的稀疏空谱关系矩阵；4.计算图拉普拉斯矩阵；5.计算锚点的标签；6.根据求解得到的锚点标签以及稀疏空谱关系矩阵获得未标记样本点的类别。本发明在构图过程中选取少量锚点，根据样本与锚点的空间和谱间关系，构造稀疏空谱关系矩阵，大大减少了构图时的复杂度，缩短了计算的时间。本发明可以用于高光谱数据的分类识别。

公开(公告)号：CN105023239A

公开(公告)日：2015-11-04

申请号：CN201510508697.8

申请日：2015-08-18

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  周红静 ,  王敏 ,  冯志玺 ,  刘志 ,  刘红英 ,  马晶晶 ,  马文萍 ,  侯彪 ,  李素婧

IPC: G06T3/00

CPC classification number: G06T3/0031

Abstract: 本发明公开了一种基于超像素和最大边界分布的高光谱数据降维方法，克服了现有技术因缺乏足够空域和谱域信息，波段间相关性大的缺点。本发明实现的步骤是：(1)划分样本集合；(2)生成正则矩阵；(3)生成判别矩阵；(4)求解最优投影矩阵；(5)投影降维。本发明具有保持近邻样本空间和谱间一致性，减少冗余的波段的优点，可用于高光谱遥感影像的降维。

公开(公告)号：CN205307737U

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201520986765.7

申请日：2015-12-02

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 杨淑媛 ,  张金剑 ,  龙贺兆 ,  焦李成 ,  刘红英 ,  马文萍 ,  熊涛 ,  刘芳 ,  侯彪 ,  刘志 ,  刘林瓒

IPC: A63B69/00 ,  A63B71/06

Abstract: 本实用新型是一种基于RGB-D图像的太极拳智能辅助训练系统，主要解决了现有太极拳训练依赖人工教学和动作捕捉设备昂贵的问题。该系统包括在平整的场地上架设的一个或多个背景架、背景布、3D体感摄影机、电脑、可调整高度的支架和供使用者使用的专用训练服。使用者在使用该辅助训练系统时身穿专用训练服，全身落入体感摄影机的摄影范围。3D体感摄影机获取使用者的视频传给电脑，电脑使用计算机视觉方法实现太极拳的智能辅助训练。本实用新型能够对太极拳动作进行描述和捕捉，可以应用于太极拳的教学，测试等方面。