题目：基于字典训练注意力约束低秩和稀疏自动编码器的高光谱图像异常检测

报告人：胡兴

时间：2025年04月28日(周一)，10：00-10：30

会议地点：31-904

报告摘要：

 针对高光谱异常检测中字典表示与深度学习模型的优势互补问题，本文提出一种注意力约束低秩与稀疏自动编码器融合方法。通过背景字典训练的低秩编码器（AClrAE）结合全局注意力模块（GAM）增强背景重建，异常字典训练的稀疏编码器（ACsAE）结合局部注意力模块（LAM）优化异常重建，最终采用非线性融合策略提升检测性能。多组真实与合成数据集实验验证了方法的有效性与可行性。

报告人简介：

胡兴，上海东滩智联网研究院特聘研究员。2016年获上海交通大学控制科学与工程博士学位，研究方向涵盖高光谱遥感、分布式光纤传感及智能感知。主持国家工信部、科技部重点研发课题等多项项目，发表SCI论文40余篇，成果应用于遥感影像分析、智能机器人等领域。