【講座題目】高光譜圖像跨場(chǎng)景分類

【講座時(shí)間】2021年9月2日下午15：00

【講座地點(diǎn)】線上進(jìn)行 騰訊會(huì)議ID：895 257 758

【主講人】李偉，教授，博士生導(dǎo)師，北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院，入選北京市科技新星計(jì)劃。

【主講人簡介】

李偉，北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，入選北京市科技新星計(jì)劃。主要從事高光譜圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別等方法研究，以第一/通訊作者在IEEE TGRS、IEEE TIP、IEEE TCYB等期刊發(fā)表論文80余篇，谷歌學(xué)術(shù)引用7500余次，入選愛思唯爾2020年中國高被引學(xué)者。擔(dān)任期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing編委和《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》青年編委。獲IEEE TGRS、IEEE JSTARS最佳審稿人獎(jiǎng)，和IEEE Whispers 2019、IEEE ICSIDP 2019杰出論文獎(jiǎng)。

【報(bào)告內(nèi)容簡介】

跨場(chǎng)景分類是目前高光譜圖像對(duì)地觀測(cè)的主要挑戰(zhàn)之一，即考驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诓煌瑘?chǎng)景下的遷移能力。本次報(bào)告關(guān)注在跨域分類過程中存在的域間光譜反射率偏移問題，以傳統(tǒng)的領(lǐng)域自適應(yīng)方法和基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)方法為例，就如何有效的減小因季節(jié)天氣等原因造成的光譜偏移進(jìn)行探討。針對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)域自適應(yīng)方法中域間共享子空間假設(shè)不成立的問題，提出了一種判別協(xié)同對(duì)齊（DCA）領(lǐng)域自適應(yīng)方法，設(shè)計(jì)兩個(gè)子空間投影，并進(jìn)行子空間與數(shù)據(jù)分布的協(xié)同對(duì)齊，進(jìn)一步改善了單一對(duì)齊方式的不足，增強(qiáng)算法適應(yīng)性。此外，針對(duì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的跨域方法缺乏對(duì)地物間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息使用的問題，提出了一種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與語義信息遷移網(wǎng)絡(luò)(TSTnet)，將圖卷積網(wǎng)絡(luò)引入高光譜圖像跨場(chǎng)景分類中，提高模型的空間感知能力，并設(shè)計(jì)了深度語義特征動(dòng)態(tài)構(gòu)圖的方式，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的特征嵌入和圖的構(gòu)建。