研究目的
提出一种基于统计检测理论的高光谱图像（HSI）分类方法，将多目标检测问题转化为多类分类问题，从而运用统计检测理论解决分类问题。
研究成果
该论文得出结论：先验分类器（如总体精度OA表现良好的贝叶斯分类器）作为后验分类器时，在精确率-召回率PR指标上未必同样出色。PR是唯一能作为后验分类评估标准来衡量分类器性能的指标。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但通过实验结果证明了该方法的有效性。
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高光谱图像分类的统计检测理论方法
DOI：10.1109/TGRS.2018.2870980
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文提出了一种高光谱图像（HSI）分类的统计检测理论方法，该方法与高光谱图像分类文献中报道的许多传统方法截然不同。它将多目标检测问题转化为多类分类问题，从而可以方便地应用成熟的统计检测理论来解决分类问题。具体而言，分别对应于检测理论中的贝叶斯检测和最大后验概率（MAP）检测，开发了两种类型的分类：先验分类和后验分类。因此，检测概率和虚警概率也可以转化为分类率和由用于分类的混淆分类矩阵导出的错误分类率。为了评估后验分类的有效性，通过MAP分类引入了一个新的后验分类度量，称为精度率（PR），与可以作为先验分类度量并已用于贝叶斯分类的整体准确率（OA）形成对比。实验结果表明，作为贝叶斯分类器在OA方面表现良好的先验分类器，在PR方面作为后验分类器不一定表现良好。也就是说，PR是唯一可以作为后验分类度量来评估分类器性能的标准。
作者：
Chein-I Chang
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