本文選題：高光譜影像　切入點：極限學(xué)習(xí)機　出處：《華中科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高光譜影像處理應(yīng)用中,標(biāo)記樣本往往數(shù)量較小且質(zhì)量不均而未標(biāo)記樣本大量存在的問題,結(jié)合半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,提出一種面向高光譜影像分類的半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機分類算法.首先根據(jù)圖理論,聯(lián)合高光譜影像空間光譜信息,對標(biāo)記和未標(biāo)記樣本共同構(gòu)建無向加權(quán)圖;然后,考慮平滑性約束和結(jié)構(gòu)最小化原則,構(gòu)造分類目標(biāo)函數(shù);最后,利用核方法求解最優(yōu)參數(shù),進(jìn)而實現(xiàn)高光譜影像的半監(jiān)督分類.采用該方法進(jìn)行分類對比實驗,結(jié)果表明:該方法能夠有效利用未標(biāo)記樣本信息,提高小樣本下的高光譜影像分類精度.
[Abstract]:In the application of hyperspectral image processing, the number of labeled samples is small and the quality is uneven, but a large number of unlabeled samples exist, which is combined with semi-supervised learning method. A semi-supervised learning machine classification algorithm for hyperspectral image classification is proposed. Firstly, according to graph theory, combining spatial spectral information of hyperspectral image, undirected weighted image is constructed for labeled and unlabeled samples. Considering the smoothness constraint and structure minimization principle, the classification objective function is constructed. Finally, the kernel method is used to solve the optimal parameters, and then the semi-supervised classification of hyperspectral images is realized. The results show that this method can effectively utilize unlabeled sample information and improve the classification accuracy of hyperspectral images with small samples.
【作者單位】： 中國人民解放軍信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41501482) 河南省科技攻關(guān)計劃資助項目(15202210014) 地理信息工程國家重點實驗室開放基金資助項目(SKLGIE2015-M-3-1,SKLGIE2015-M-3-2)
【分類號】：TP751

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本文編號：1641055