Kernel Fused Representation-Based Classifier for Hyperspectral Imagery
Kernel Fused Representation-Based Classifier for Hyperspectral Imagery
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用于高光谱图像的基于内核融合表示的分类器
DOI：
10.1109/lgrs.2017.2671852
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发表时间：
2017-03
影响因子：
4.8
通讯作者：
Meng Yaping
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gan Le;Du Peijun;Xia Junshi;Meng Yaping
在这封信中，我们提出了一个核融合表示为基础的分类器（KFRC）的高光谱图像（HSI），它结合了稀疏表示（SR）和协作表示（CR）到一个统一的核表示为基础的分类框架。首先，我们提出了两个单独的内核方法，即，核SR（KSR）和核CR（KCR），通过将样本投影到高维核空间来核化表示方法，以提高不同类别之间的样本可分性。一旦获得两个核表示系数，KFRC试图通过在核残差域中调整参数$\theta $来实现KSR和KCR之间的平衡。随后，每个测试样本的类别标签由每个类别的最小残差确定。两个HSI的实验结果表明，所提出的核融合方法的性能优于其他国家的最先进的表示为基础的分类器。
In this letter, we propose a kernel fused representation-based classifier (KFRC) for hyperspectral images (HSIs), which combines sparse representation (SR) and collaborative representation (CR) into a unified kernel representation-based classification framework. First, we present two individual kernel methods, i.e., kernel SR (KSR) and kernel CR (KCR), which kernelize the representation methods by projecting the samples into a high-dimensional kernel space to improve the samples separability between different classes. Once obtaining the two kernel representation coefficients, KFRC attempts to achieve a balance between KSR and KCR via an adjusting parameter $\theta $ in the kernel residual domain. Subsequently, the class label of each test sample is determined by the minimum residual for each class. Experimental results on two HSIs demonstrate the proposed kernel fused method performs better than the other state-of-the-art representation-based classifiers.
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用于高光谱图像分类的核协作表示与吉洪诺夫正则化
影响因子：
4.8
作者：
Li, Wei;Du, Qian;Xiong, Mingming
通讯作者：
Xiong, Mingming
DOI：
10.1109/tgrs.2012.2201730
发表时间：
2013-01-01
影响因子：
8.2
作者：
Chen, Yi;Nasrabadi, Nasser M.;Tran, Trac D.
通讯作者：
Tran, Trac D.
影响因子：
11.8
作者：
Yuan Yuan-Yuan;J. Lin;Qi Wang
通讯作者：
Yuan Yuan-Yuan;J. Lin;Qi Wang
影响因子：
8.2
作者：
Xiaoxia Sun;N. Nasrabadi;T. Tran
通讯作者：
Xiaoxia Sun;N. Nasrabadi;T. Tran
DOI：
10.1109/tgrs.2005.846154
发表时间：
2005-06-01
影响因子：
8.2
作者：
Camps-Valls, G;Bruzzone, L
通讯作者：
Bruzzone, L