本文關(guān)鍵詞：遙感圖像分類中的核稀疏字典學(xué)習(xí)

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【摘要】：為提高遙感高光譜影像分類的性能,提出基于核稀疏表示的字典學(xué)習(xí)算法。通過任務(wù)驅(qū)動的核函數(shù)表示,聯(lián)合求解字典與分類器,得到遙感高光譜影像分類的最優(yōu)解。采用隨機梯度下降策略求解字典以及學(xué)習(xí)模型的參數(shù),驗證模型是全局可微分的,能通過隨機梯度下降求得模型的最優(yōu)參數(shù)。實驗結(jié)果表明,該算法在多個遙感高光譜圖像數(shù)據(jù)集上均具有較高的分類準確率和召回率。
【作者單位】： 重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子信息工程系;洛陽師范學(xué)院信息技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀疏表示 字典學(xué)習(xí) 核函數(shù) 遙感圖像 分類
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著光學(xué)、電子學(xué)和計算機科學(xué)的推動,遙感影像中的高光譜成像(hyperspectral imagery,HSI)技術(shù)發(fā)展迅猛[1]。對高光譜影像的分類,在GIS系統(tǒng)中的地貌標注、軍事中的目標識別與跟蹤[2]、環(huán)保中的生態(tài)監(jiān)測、商用中的農(nóng)場、牧場、礦場監(jiān)控甚至民用無人機的遙感圖像分析[3]中

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3 周軍其;張紅;孫家b，

本文編號：771639