联合核稀疏多元逻辑回归和TV-L1错误剔除的高光谱图像分类算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 9次 | 上传用户：hbdltx

【摘要】

：

稀疏多元逻辑回归(SMLR)是高光谱监督分类中的重要方法,然而仅仅利用光谱信息的SMLR忽略了影像本身的空间特征,在少量监督样本下的分类精度和算法的鲁棒性仍明显不足;虽然通过引入核技巧,核稀疏多元逻辑回归(KSMLR)可以部分克服上述缺点,其分类错误仍然有待进一步降低.本文基于核稀疏多元逻辑回归分类误差的统计建模分析,提出一种联合核稀疏多元逻辑回归和正则化错误剔除的高光谱图像分类模型.提出的模型通

【作者】

：

徐金环沈煜刘鹏飞肖亮

【机构】

：

南京理工大学计算机科学与工程学院,南京邮电大学计算机学院、软件学院

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

高光谱图像分类核稀疏多元逻辑回归错误剔除 hyperspectral image image classification kernel spar

【基金项目】

：

国家自然科学基金（No.61571230）, 国家重点研发计划（No.2016YFF0103604）, 江苏省自然科学基金（No.BK20161500）, 江苏省333工程（No.BRA2015345）

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