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专注光谱传感和光电应用系统
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导语：
高光谱相机是一种可以获取物体在非常多波段上反射或透射图像的设备，其优异的色彩分辨能力使其在各行业（比如医药、食品、地质、环保等）都具有广泛应用。那么，如何使用高光谱相机进行物体识别呢？
一、准备工作
1.确认设备：选择合适的高光谱相机，保证其波长范围和分辨率能够满足应用场景需求；
2.预处理光谱图像：光谱图像的预处理，比如去噪、平滑和校正，将会对后文处理结果影响巨大；
3.确定样本库大小：较大的样本库容易过拟合，较小的样本库容易欠拟合，平衡之下能够得到令人满意的识别效果。
二、基础方法
1. PCA/LDA 分类器：基于主成分分析和线性判别分析训练得到，具备较好的分类效果；
2. SVM 分类器：基于支持向量机训练得到，拥有优异的精度和对训练数据的分类适应性；
3. KNN 分类器：进一步提升的方法是基于 K-最近邻的分类方法，不过需结合经验对抗样本偏差等问题。
三、提高方法
1.基于特征的分类法：提取高光谱响应特征和颜色空间特征，然后形成分类器；
2.基于子空间的分类法：识别物体时特征集合的事物将存在着许多稀疏集中的状态，在此基础上比较多样化地进行分类。
四、先进方法
1.深度卷积分类器：该方法考虑整体特征的adjoint估计，深度卷积免去对GAN样本的反反卷积，拥有极佳的单位挑战。
2.CNN-LSTMMNN: 该模型首重深度学习技巧结合，用于处理与同时声发射调制信号通信的信号处理，拥有简略可见、高精刻识别的优势。
总结：
高光谱相机是一种识别物体的新增加工具，在困难度、时间效率和准确度检核自方面有极佳的表现。我们可以基于PCA/LDA分类器、SVM/KNN分类器、跟Flow-CAM基于特征分离、基于视频会议传输学结合的未来分类体系——CNN-LSTMMNN进行物体识别。
