Abstract-En oövervakad omskolning teknik för en maximal sannolikhet (ML) klassificerare presenteras. Den föreslagna tekniken gör det möjligt att uppdatera klassificeringsparametrarna, som erhållits genom övervakad inlärning på en viss bild, på ett helt oövervakat sätt på grundval av fördelningen av en ny bild. Detta gör det möjligt för rangordnaren att ge en hög noggrannhet för den nya bilden även när motsvarande träningsset inte är tillgängligt. Index Villkor-Förväntning maximering algoritm, landtäcka karta uppdatering, maximal sannolikhet (ML) klassificering, fjärranalys, oövervakad omskolning.
I samband med fjärranalys presenteras en oövervakad omskolningsteknik för en Gaussisk maximal sannolikhetsklassificering i REF ).
Unsupervised retraining of a maximum likelihood classifier for the analysis of multitemporal remote sensing images
{'venue': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'journal': 'IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}