中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR
（本次检索基于用户作品认领结果）

浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助

限定条件                
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Efficient Multiple Feature Fusion With Hashing for Hyperspectral Imagery Classification: A Comparative Study 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 2016, 卷号: 54, 期号: 8, 页码: 4461-4478
作者:  Zhong, Zisha;  Fan, Bin;  Ding, Kun;  Li, Haichang;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong;  zszhong@nlpr.ia.ac.cn
浏览  |  Adobe PDF(4943Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：430/125  |  提交时间：2016/12/26
Binary Codes  Classification  Feature Fusion  Hashing  Hyperspectral Images  
Cross-Modal Hashing via Rank-Order Preserving 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2017, 卷号: 19, 期号: 3, 页码: 571-585
作者:  Kun Ding;  Bin Fan;  Chunlei Huo;  Shiming Xiang;  Chunhong Pan;  Huo CL(霍春雷)
Adobe PDF(1451Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：828/327  |  提交时间：2016/10/24
Cross-modal Similarity Search  Cross-modal Hashing (Cmh)  Rank-order Preserving  
10,000+ Times Accelerated Robust Subset Selection (ARSS) 会议论文
Proceedings of the Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence, USA, 2015
作者:  Zhu FY(朱飞云);  Fan B(樊彬);  Xingliang Zhu;  Wang Y(王颖);  Xiang SM(向世明);  Pan CH(潘春洪)
浏览  |  Adobe PDF(3439Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：323/95  |  提交时间：2016/04/12
Structured Sparse Method for Hyperspectral Unmixing 期刊论文
ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, 2014, 卷号: 88, 页码: 101-118
作者:  Zhu, Feiyun;  Wang, Ying;  Xiang, Shiming;  Fan, Bin;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(10734Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：346/70  |  提交时间：2015/08/12
Hyperspectral Unmixing (Hu)  Hyperspectral Image Analysis  Structured Sparse Nmf (ss-Nmf)  Mixed Pixel  Nonnegative Matrix Factorization (Nmf)  
Spectral Unmixing via Data-Guided Sparsity 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2014, 卷号: 23, 期号: 12, 页码: 5412-5427
作者:  Zhu, Feiyun;  Wang, Ying;  Fan, Bin;  Xiang, Shiming;  Meng, Gaofeng;  Pan, Chunhong
浏览  |  Adobe PDF(6232Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：369/105  |  提交时间：2015/08/12
Data-guided Sparse (Dgs)  Data-guided Map (dgMap)  Nonnegative Matrix Factorization (Nmf)  Dgs-nmf  Mixed Pixel  Hyperspectral Unmixing (Hu)