Hyperspectral Band Selection by Multitask Sparsity Puisuit
前言
简介
- 将代表性光带选择问题形式化为多任务稀疏学习问题,每个光带的学习过程被看作一个子任务。通过APG算法优化联合稀疏约束问题并取得二次收敛下的全局解。据我们所知,尚不存在其它工作利用多任务学习解决高光谱光带选择问题;
- 基于压缩感知涉及了有效且符合高光谱内在属性的描述子用来进行高光谱光带的表示。尽管光带的原始信息可直接用做描述子,但那样往往伴随着难以接受的计算负担。在本文中,借助压缩感知复原稀疏信号的功效我们定义了一种新型高光谱光带描述子;
- 基于免疫克隆策略对潜在的光带组合构建了一种有效的搜索策略。为了选择出最具有代表性的光带,一些传统的方法提出使用子集前向搜索的策略。这些策略需要预先选取一个或多个光带初始化,适合于不相关联的光带选择。然而,由于我们提出的框架基于多任务稀疏追踪,这类策略不适合我们的框架。幸运的是,我们发现了免疫克隆策略的强大全局搜索能力,能够在无数可能的光带组合中提供出理想的解。
提出的框架
压缩高光谱光带描述子
基于稀疏度量矩阵的随机投影
低维压缩描述子
基于多任务稀疏追踪的标准
高光谱图像的多任务表示
APG方法
表示的评价
计算进化光带选择
基于所提准则的亲和函数
有效光带选择的克隆操作
实验
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