层次型非线性子空间字典学习

摘要：

为了提高遥感图像场景分类的准确率,提出层次型非线性子空间字典学习(HNSDL)方法. 用所提方法训练多层网络模型学习多层非线性变换. 将遥感图像投影到子空间中,构建稀疏编码和投影编码的局部信息保持项,在保持局部结构信息的同时最小化样本的类内差异,增强模型的分类识别能力. 在模型目标式求解中,使用交替学习算法求解子空间和字典的联合学习任务,使所有参数同时达到最优解. 在Ucmerced、Google和WHU-RS数据集上进行实验设计和测试,结果表明所提方法在遥感图像的多种场景分类上均表现出较高的分类准确率.

关键词：遥感图像分类、稀疏表示、子空间学习、字典学习

所属期刊栏目：56

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;江苏省教育厅未来网络科研基金资助项目;常州市科技支撑社会发展资助项目;江苏省高职院校教师专业带头人高端研修资助项目

在线出版日期：2022-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1159-1167