遥感图像分类中的核稀疏字典学习

发布时间：2017-09-01 10:43

  本文关键词：遥感图像分类中的核稀疏字典学习

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【摘要】：为提高遥感高光谱影像分类的性能,提出基于核稀疏表示的字典学习算法。通过任务驱动的核函数表示,联合求解字典与分类器,得到遥感高光谱影像分类的最优解。采用随机梯度下降策略求解字典以及学习模型的参数,验证模型是全局可微分的,能通过随机梯度下降求得模型的最优参数。实验结果表明,该算法在多个遥感高光谱图像数据集上均具有较高的分类准确率和召回率。
【作者单位】： 重庆水利电力职业技术学院电子信息工程系;洛阳师范学院信息技术学院;
【关键词】： 稀疏表示 字典学习 核函数 遥感图像 分类
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言随着光学、电子学和计算机科学的推动,遥感影像中的高光谱成像(hyperspectral imagery,HSI)技术发展迅猛[1]。对高光谱影像的分类,在GIS系统中的地貌标注、军事中的目标识别与跟踪[2]、环保中的生态监测、商用中的农场、牧场、矿场监控甚至民用无人机的遥感图像分析[3]中

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本文编号：771639