研究目的
通过提出一种新颖的基于子空间的多任务学习框架，以提高高光谱图像分类中基于子空间分类模型的鲁棒性和特征描述能力。
研究成果
所提出的基于子空间的多任务学习框架（SMLSVM和SMLSVM-MRF）展现出对高光谱图像分类更强的鲁棒性和特征描述能力，在三个真实高光谱数据集的实验结果中优于其他相关方法。
研究不足
该研究承认由于混合样本和训练样本的选择可能导致子空间投影的不稳定性，这可能会影响分类性能。
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基于子空间的高光谱图像分类多任务学习框架
DOI：10.1007/s11042-018-7010-5
期刊：Multimedia Tools and Applications
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
基于子空间的模型已广泛应用于高光谱图像处理，尤其在分类任务中。这些方法的核心原理在于原始图像可近似位于低维子空间。然而由于混合样本的存在，子空间投影具有不稳定性且受训练样本选择影响，可能导致特征表征与分类性能欠佳。为提升基于子空间分类模型的鲁棒性与特征表征能力，本文提出一种新型多任务学习框架。具体而言，首先将原始图像投影至不同分支的多个子空间，随后在各分支采用支持向量机（SVM）分类器处理投影数据集。通过考虑空间信息整合，进一步提供基于SVM结果的马尔可夫随机?。∕RF）扩展步骤。最终通过决策融合过程获得分类结果。在三个真实高光谱数据集上的实验表明，所提方法较其他相关方法在分类性能上具有显著提升。
作者：
Haoyang Yu，Lianru Gao，Jun Li，Bing Zhang
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