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为解决高空间分辨率影像目标的识别问题,一种好的方式是将充分考虑高阶累积量的独立分量分析方法引入高空间分辨率影像进行特征提取,但由于基于传统独立成分分析方法提取的特征空间不能最优区分不同类别的样本。为此,提出一种改进的基于独立成分分析的目标识别方法(Multi-ICA)。该方法为每个类别的样本构造单独的特征空间,通过投影到特征空间,得到表征该类别样本特征的特征向量集合。Multi-ICA方法提取的特征空间是基于某类样本图像的共性特征建立的,同一类别样本间的欧式距离要小于不同类别样本之间的欧式距离。因此