归一化方法对高光谱图像分类是否起作用？
计算机视觉与模式识别
2017-10-10 v1
摘要
对于高光谱图像（HSI）数据集，每个类别都有其显著特征，分类器根据类别的显著性特征对 HSI 数据集进行分类，然而，当使用不同的归一化方法时，会有不同的显著特征。在这篇快报中，我们报告了不同归一化方法对分类器的影响，并在分析了不同归一化方法对分类器的影响后，为分类器推荐了最佳的归一化方法。将 Pavia University 数据集、Indian Pines 数据集和 Kennedy Space Center 数据集应用于几种典型分类器，以评估和分析不同归一化方法对典型分类器的影响。
引用
@article{arxiv.1710.02939,
title = {Does Normalization Methods Play a Role for Hyperspectral Image Classification?},
author = {Faxian Cao and Zhijing Yang and Jinchang Ren and Mengying Jiang and Wing-Kuen Ling},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.02939},
year = {2017}
}
备注
6 pages. 1 figure, 4 tables