研究目的
通过将特定类别的协同表示嵌入到传统的基于协同表示的分类方法中，并挖掘遥感图像特征中隐藏的非线性特性，以提高遥感图像分类的性能。
研究成果
所提出的混合协同表示算法通过平衡特定类别的协同表示与共享协同表示，显著提升了遥感图像分类性能。将该方法扩展至任意核空间后，通过挖掘遥感图像特征中隐藏的非线性特性，进一步增强了分类效果。
研究不足
该研究侧重于分类器的设计，而非特征提取。通过使用更优的预训练特征提取模型，性能有望得到进一步提升。
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遥感图像场景分类的混合协同表示方法
DOI：10.3390/rs10121934
期刊：Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
近年来，基于协同表示分类（CRC）的方法通过直接利用训练图像作为字典基，在视觉识别领域取得了显著成功。然而，该方法通过所有训练样本描述测试样本来提取共享属性，却未考虑利用特定类别的训练样本表示测试样本以提取类别特异性属性。对于遥感图像而言，共享属性和类别特异性属性对分类都至关重要。本文提出一种混合协同表示分类方法，通过将类别特异性协同表示嵌入传统协同表示分类中，有效提升了遥感图像分类性能。此外，我们将该方法扩展至任意核空间，以挖掘遥感图像特征中隐藏的非线性特性，从而进一步提高分类精度。在多个基准遥感图像数据集上进行的广泛实验清晰表明，所提算法性能优于现有最先进方法。
作者：
Bao-Di Liu，Wen-Yang Xie，Jie Meng，Ye Li，Yanjiang Wang
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