Abstract-This brev presenterar en metod för satellitbild klassificering som syftar till följande två mål: 1) med visuell uppmärksamhet i satellitbild klassificering; biologiskt inspirerad saliency information utnyttjas i fasen av bilden representation, vilket gör vår metod mer koncentrerad på de intressanta objekt och strukturer, och 2) hantera satellitbild klassificering utan inlärningsfasen. En tvålagers sparse kodning (TSC) modell är utformad för att upptäcka de "sanna" grannarna av bilderna och förbigå den intensiva inlärningsfasen av satellitbild klassificering. Den underliggande filosofin i TSC är att en bild kan rekonstrueras mer glest via de bilder (sparse I) som tillhör samma kategori (sparse II). Bilderna klassificeras enligt en nydefinierad likhet mellan "bild och kategori" baserad på kodningskoefficienterna. Vår metod kräver ingen träningsfas och ger mycket lovande resultat. De experimentella jämförelserna visas på en riktig satellitbildsdatabas. Index Terms-Satellite bildklassificering, två lager sparse kodning (TSC), visuell uppmärksamhet.
En tvålagers gles kodningsmetod används i REF.
Satellite Image Classification via Two-Layer Sparse Coding With Biased Image Representation
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}