Hyperspektral bildklassificering med ett begränsat antal träningsprover utan förlust av noggrannhet är önskvärt, eftersom insamling av sådana data ofta är dyrt och tidskrävande. Klassificerare tränas dock med begränsade prover brukar sluta med ett stort generaliseringsfel. För att övervinna detta problem, föreslår vi en fuzziness-baserad aktiv inlärning ram (FALF), där vi genomför idén att välja optimala träningsprover för att förbättra generalisering prestanda för två olika typer av klassificerare, diskriminerande och generativ (t.ex. SVM och KNN). De optimala proverna väljs ut genom att först uppskatta gränsen för varje klass och sedan beräkna det fuzzinessbaserade avståndet mellan varje prov och de uppskattade klassgränserna. De prover som ligger på mindre avstånd från gränserna och har högre fuzzihet väljs som målkandidater för träningssetet. Genom detaljerade experiment på tre allmänt tillgängliga dataset visade vi att när de utbildades med den föreslagna urvalsramen uppnådde de båda klassificeringarna högre klassificeringsnoggrannhet och lägre bearbetningstid med den lilla mängden träningsdata jämfört med det fall där utbildningsproven valdes ut slumpmässigt. Våra experiment visar hur effektiv vår föreslagna metod är, vilket på ett gynnsamt sätt motsvarar de modernaste metoderna.
AL utgör ett alternativ för att hantera den begränsade mängden märkta data genom att iterativt välja informativa prover för träningssetet REF.
Fuzziness-based active learning framework to enhance hyperspectral image classification performance for discriminative and generative classifiers
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}