Algoritmo eficiente, robusto y con restricciones de similitud para el aprendizaje subespacial y la agrupación en clústeres con aplicaciones en imágenes comprimidas
El uso directo del algoritmo Sparse Subspace Clustering (SSC) en HSI presenta tres problemas principales: (1) Las HSI generalmente tienen ruido debido a su alta variabilidad de la información espectral y el ruido del sensor, lo que puede disminuir el rendimiento del agrupamiento si no se maneja adec...
- Autores:
-
Hinojosa Montero, Carlos Alberto
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/10484
- Palabra clave:
- Clasificación no supervisada de imágenes comprimidas
algoritmo de agrupación
aprendizaje no supervisado
Compressive image clustering
spectral-spatial unsupervised classification
subspace clustering
unsupervised learning
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)