Resumen

La información hiperespectral se puede utilizar para expresar las propiedades materiales de objetos, lo cual tiene un fuerte efecto en el reconocimiento del camuflaje. Sin embargo, es difícil procesarla directamente debido a los enormes datos de imagen hiperespectral. Por lo tanto, este artículo propone un nuevo algoritmo de selección de bandas para lograr la selección de bandas mediante la simulación de la percepción visual. Se construye la red adversaria de autoatención de agrupación de subespacios para realizar la selección inicial de bandas. De acuerdo con el principio de aberración cromática visual, se construye un modelo para determinar la banda que combina la intensidad de respuesta más fuerte de un material particular, y luego esta banda se selecciona como la banda final, logrando así el algoritmo de demarcación de materiales de esta manera.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Hiperespectral; Propiedades de los materiales; Reconocimiento de camuflaje; Algoritmo de selección de bandas; Percepción visual; Agrupamiento de subespacios
• Keywords:Hyperspectral; Material properties; Camouflage recognition; Band selection algorithm; Visual perception; Subspace clustering