[发明专利]用于遥感图像场景分类的层次型非线性子空间字典学习方法

摘要

用于遥感图像场景分类的层次型非线性子空间字典学习方法，HNSDL使用层次型非线性方法将数据样本投影到一系列子空间中并实现数据降维；为提高模型的辨识能力，在学习过程中引入稀疏编码的局部结构约束项。本方法取得如下的技术进步：(1)与现有的线性变换矩阵的线性方法不同，所提方法通过一系列非线性函数将数据映射到一系列投影空间。与线性变换矩阵相比，非线性投影能更好地表现遥感图像的非线性结构。(2)利用带标签信息的局部结构约束项，字典学习不仅保留了数据的非线性局部结构，而且使得类内样本紧凑，增强了字典的类别可分性。(3)投影空间学习和字典学习在一个模型同时学习，参数的优化使用交替迭代优化方法，使得模型的参数可以同时得到最优解。