Abstract-Remotely senseled hyperspectral avbildning möjliggör den detaljerade analysen av ytan av jorden med hjälp av avancerade avbildning instrument som kan producera högdimensionella bilder med hundratals spektralband. Övervakad hyperspektral bildklassificering är en svår uppgift på grund av obalansen mellan datans höga dimensionalitet och den begränsade tillgången på märkta träningsprover i verkliga analysscenarier. Även om insamlingen av märkta prover i allmänhet är svår, dyr och tidskrävande, kan omärkta prover genereras på ett mycket enklare sätt. Denna observation har främjat idén att anta halvövervakade inlärningstekniker i hyperspektral bildklassificering. Det huvudsakliga antagandet för sådana tekniker är att de nya (omärkta) utbildningsproven kan erhållas från en (begränsad) uppsättning tillgängliga märkta prov utan betydande ansträngning/kostnad. I detta dokument utvecklar vi ett nytt tillvägagångssätt för halvövervakat lärande som anpassar tillgängliga aktiva inlärningsmetoder (där en utbildad expert aktivt väljer ut omärkta prover) till en självlärande ram där maskininlärningsalgoritmen själv väljer de mest användbara och informativa omärkta proven för klassificeringsändamål. På så sätt beräknas etiketterna på de valda pixlarna av klassifieraren själv, med fördelen att ingen extra kostnad krävs för att märka de valda pixlarna med hjälp av detta maskin-maskin ramverk jämfört med traditionell maskin-mänskligt aktivt lärande. Den föreslagna metoden illustreras med två olika- Index Terms-Hyperspectral image klassificering, multinomial logistisk regression (MLR), probabilistic stöd vektor maskin (SVM), semiövervakad självlärande.
Dópido m.fl. REF anpassade aktiva inlärningsmetoder till halvövervakad inlärning för hyperspektral bildklassificering.
Semisupervised Self-Learning for Hyperspectral Image Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}