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高光谱分类在隐藏场中采用空间光谱低秩表示
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上传时间: 2021-04-02
详细说明：本文提出了一种基于贝叶斯框架下的高光谱影像在隐藏场中基于空间光谱低秩表示的新分类方法。 该方法的关键思想是同时探索隐藏域的频谱域中的低秩属性和隐藏域的空间域中的非局部自相似性，这是通过稀疏多项式逻辑回归以有监督的方式估计的。 首先，在局部立方斑中利用了频谱域中的低秩特性。 然后，将相似的三次面片以非局部意义聚类为几组，并假设每组中的面片位于低秩子空间中。 最终模型可以通过增强拉格朗日方法有效求解。 在两个真实的高光谱数据集上的实验结果证明，与其他最新的分类器相比，所提出的分类器在总体准确性，平均准确性和kappa统计量（k）方面具有更高的性能。
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