成电讲堂

　　12月4日，IEEE和SPIE Fellow 美国密西西比州立大学杜谦教授做客我校“名师讲堂”，在清水河校区宾诺咖啡厅为师生带来题为“Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization for Hyperspectral Image Cluster”的学术报告。活动由信息与通信工程学院李帅老师主持。

　　杜谦教授直入主题，介绍了高光谱图片概念，指出由于高光谱图片在光谱上的高分辨率，其分类结果往往更加精细。她对同一场景的高光谱图片的分离结果和多光谱结果进行比较，具体地展示了高光谱图片的效果。

　　她指出，光谱维数过高有可能会引发数据处理和分析的困难，传统的无监督聚类方法，并不适用于高纬度的数据处理。这是由于在这种情况下类内的均值从标量演变成为向量，无法通过类均值将分类结果准确映射到准确的类别上。针对这一问题，她详细讲解了各种稀疏子空间聚类的方法，并结合数学原理展示了其内核扩展版本的具体流程，通过对数据表示形式的处理直接得到无监督聚类的结果，不论是在运算复杂度上还是最终的分类精度上都有了很大的进步。

　　讲座过程中，同学们与杜谦教授进行了积极互动，询问这一方法在目标检测和识别上的应用前景等相关问题，杜谦教授也一一作出了答复。同学们纷纷表示此次讲座使自己受益匪浅。

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　　杜谦博士是美国密西西比州立大学电子与计算机工程系的Bobby Shackoul教授，IEEE和SPIE国际光学与光子学会的Fellow，主要研究高光谱遥感图像分析和应用、模式识别和机器学习。曾担任IEEE地球科学和遥感学会（GRSS）数据融合技术委员会联合主席、国际模式识别协会（IAPR）遥感和绘图技术委员会主席。任IEEE应用地球观测与遥感专题主题期刊（JSTARS）的主编。