研究目的
提出一种新颖的具有局部约束的自适应信息论度量学习方法（ITML-ALC）用于高光谱目标检测，该方法通过使用有限数量的目标样本并在不做特定假设的情况下保留判别信息，克服了传统目标检测方法的缺点。
研究成果
ITML-ALC算法相比其他经典目标检测器展现出更优的检测性能和可分性，证实了其在高光谱目标检测中的卓越表现。
研究不足
该论文未明确提及研究的局限性。
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基于自适应信息论度量学习与局部约束的高光谱目标检测
DOI：10.3390/rs10091415
期刊：Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
高光谱图像（HSIs）凭借其高光谱分辨率，为目标检测提供了重要信息，在高光谱处理领域备受关注。然而，大多数经典目标检测方法可能仅在特定假设条件下表现良好。同时，使用有限数量的目标样本并保持判别信息也是高光谱目标检测中的挑战性问题。为克服这些缺陷，本文提出一种新型自适应信息论度量学习方法——带局部约束的信息论度量学习（ITML-ALC），用于高光谱目标检测。该方法首先采用信息论度量学习（ITML）作为目标函数，通过学习马氏距离来区分相似与不相似的点对，无需特定假设且需要调整的参数更少；随后应用自适应局部约束来缩小相似样本对间的距离，扩大不相似样本对间的距离；最终通过综合考虑阈值及度量学习前后距离的变化情况作出目标检测决策。实验结果表明，该方法能显著区分目标样本与背景样本，其性能优于现有最先进的目标检测算法及其他经典度量学习方法。
作者：
Yanni Dong，Bo Du，Liangpei Zhang，Xiangyun Hu
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