基于多任务联合稀疏表示的高光谱图像分类算法

贾立丽; 张升伟; 何杰颖; 李娜

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基于多任务联合稀疏表示的高光谱图像分类算法

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为了充分提取高光谱图像丰富的光谱信息,尽可能降低光谱冗余,同时保留较多有效判别信息.基于高光谱图像单波段的谱间相似性,提出了基于多任务学习和稀疏表示的分类算法.该方法将光谱间的冗余特性转化为有效信息加以利用,使用波段交叉分组策略构建子任务,并引入稀疏表示模型将所有分类任务进行联合表示,最终根据所有任务的累积残差确定测试样本的类别.实验对比分析了多任务联合表示分类和单任务分类的准确率.结果表明,基于多任务联合稀疏表示模型的分类性能优于单任务模型.

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来源
《微电子学与计算机》 |2019年第10期|15-20|共6页
作者
贾立丽; 张升伟; 何杰颖; 李娜;
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作者单位

中国科学院国家空间科学中心微波遥感技术重点实验室;

北京100190;

中国科学院国家空间科学中心;

北京100190;

中国科学院大学;

北京100149;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
多任务学习; 稀疏表示; 高光谱图像; 图像分类;

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