【摘 要】
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基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation based Classification,SRC)被很多学者研究,SRC 算法依赖于训练样本的线性组合,在求得测试样本的稀疏表示并且当训练样本
【机 构】
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北京化工大学 信息科学与技术学院,北京 100029
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
论文部分内容阅读
基于稀疏表示的分类算法(Sparse Representation based Classification,SRC)被很多学者研究,SRC 算法依赖于训练样本的线性组合,在求得测试样本的稀疏表示并且当训练样本量较大时,稀疏矢量的计算复杂度会迅速增长---该过程基于解决L1 范数稀疏度约束的优化问题,绝大部分优化算法都是通过反复迭代直到收敛,才获得样本的稀疏矢量,该迭代过程十分费时.因此,一种新颖的高光谱遥感图像分类器模型---最近正则子空间(Nearest Regularized Subspace,NRS)被提出.该模型利用不同类别的训练样本,通过一种线性组合,分别为每一个测试数据产生近似估计,以最小重构误差为判别准则进行分类.实验中,基于高光谱遥感图像,NRS 要优于SRC.NRS 算法模型的研究还处于起步阶段.结合高光谱遥感图像本身的一些物理特性,如地物复杂多样的数据分布、空间相关性等,NRS 算法模型可被进一步深入研究,使其具有明确的物理意义,其通用性和分类的精度要更高.近期,我们结合了高光谱图像的空间信息,提出一种协作表示(Joint Collaborative Representation,JCR)的高光谱分类方法.实验结果证明JCR 可以产生比SRC 和NRS 都要更好的分类效果.
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