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浙江省教育厅科研计划(Y201222997)

作品数：1 被引量：8H指数：1
相关作者：李吉明彭艳斌贾森更多>>
相关机构：浙江警察学院浙江科技学院深圳大学更多>>
发文基金：深圳市基础研究计划项目浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇数据分类
  • 1篇图像
  • 1篇纹理
  • 1篇纹理特征
  • 1篇光谱
  • 1篇光谱图像
  • 1篇高光谱图像
  • 1篇半监督学习

机构

  • 1篇深圳大学
  • 1篇浙江科技学院
  • 1篇浙江警察学院

作者

  • 1篇贾森
  • 1篇彭艳斌
  • 1篇李吉明

传媒

  • 1篇光电工程

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于光谱特征和纹理特征协同学习的高光谱图像数据分类被引量：8
2012年
高光谱遥感图像中包含有大量的高维数据,传统的有监督学习算法在对这些数据进行分类时要求获取足够多的有标记样本用于分类器的训练。然而,对高光谱图像中大量的复杂地物像元所属类别进行准确标注通常需要耗费极大的人力。在本文中,我们提出了一种基于半监督学习的光谱和纹理特征协同学习(STF-CT)算法,利用协同学习机制将高光谱图像光谱特征和空间纹理特征这两种不同的特征结合起来,用于小训练样本集下的高光谱图像数据分类问题。STF-CT算法充分利用了高光谱图像的光谱和纹理特征这两个独立视图,构建起一种有效的半监督分类方法,用于提升分类器在小训练样本集情况下的分类精度。实验结果表明该算法在小训练样本集下的高光谱地物分类问题上具有很好的效果。
李吉明贾森彭艳斌
关键词：高光谱图像半监督学习
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共1页<1>
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