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基于软间隔委员会投票主动学习的遥感影像分类
  • 721
  • 271
  • 作者

    程玉虎汪婵王雪松孙伟芳

  • 单位

    中国矿业大学信息与电气工程学院

  • 摘要
    针对遥感影像数据具有大量未标记样本的特性,采用主动学习方法从未标记样本中,挑选出最有利于改善遥感影像分类性能的样本添加到已标记样本中进行学习,以有效避免过多的人工干预,减少标记样本数量。进一步,针对传统基于委员会投票主动学习难以处理噪声及线性不可分数据的问题,提出基于软间隔的委员会投票主动学习方法,对样本间隔添加考虑样本分布的松弛项,以弱化硬间隔对噪声数据分类的影响。遥感影像数据集上的仿真结果表明,所提算法能够使用较少的训练样本来获得较高的分类精度。
  • 关键词

    软间隔委员会投票主动学习遥感影像

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(61072094,61273143)；教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-10-0765)；
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