【摘 要】
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针对协同表示算法的计算复杂度高、空间特征缺失问题，该文提出基于快速递归与多特征协同表示的异常探测算法。首先根据像素位置构造变换矩阵，由矩阵求逆引理导出递归更新方法，以提升协同表示算法的时效性。然后从高光谱图像中分别提取光谱特征、Gabor特征、扩展多属性轮廓特征，应用快速递归和协同表示方法，将多特征探测结果采用自适应加权方法进行融合，更好地实现异常目标和背景类的分离。采用该算法对3组高光谱数据进行
【基金项目】
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河南省高校重点科研项目（20B170002）； 河南省高校人文社会科学项目（2021-ZZJH-035）；
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针对协同表示算法的计算复杂度高、空间特征缺失问题，该文提出基于快速递归与多特征协同表示的异常探测算法。首先根据像素位置构造变换矩阵，由矩阵求逆引理导出递归更新方法，以提升协同表示算法的时效性。然后从高光谱图像中分别提取光谱特征、Gabor特征、扩展多属性轮廓特征，应用快速递归和协同表示方法，将多特征探测结果采用自适应加权方法进行融合，更好地实现异常目标和背景类的分离。采用该算法对3组高光谱数据进行实验：通过时效性对比发现，快速递归算法的检测效率提高了30%以上；同时，利用ROC曲线及AUC值对比分析发现，该算法表现出良好的探测性能。
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