基于迁移AP聚类与稀疏表示的遥感图像分类
作者：储岳中; 刘恒; 张学锋
摘要：为提高图像分类精度,提出一种基于迁移AP聚类与稀疏表示的遥感图像分类方法。利用AP聚类算法和K-SVD算法为稀疏分类器学习超完备字典,在此基础上按重构误差最小化原则更新类别标签。通过设置不同的训练数据占比和迁移比例,在SAR桥梁图像上做分类实验,实验结果表明,从源域迁移适当比例数据,比直接用源域所有数据学习超完备字典,能够获得更高的总体分类精度。在与现有经典基于稀疏学习的分类算法比较中,该算法表现出更好的分类性能。
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关键词：
- 稀疏表示
- 字典学习
- 迁移学习
- 近邻传播
- 图像分类
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