研究目的
将流形学习与主动学习融合为统一框架，以缓解高光谱图像分类中光谱特征高维度和训练样本稀缺的问题。
研究成果
提出的结合非线性流形学习与主动学习的框架，在广泛使用的高光谱数据集上相比其他主动学习策略取得了更好的分类性能。该研究证实了在主动学习过程中利用不断增加的监督信息来更新特征空间的有效性。
研究不足
该框架未显式纳入空间信息，而这对高光谱数据分类可能至关重要。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的主动流形学习
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 高光谱图像分类的主动流形学习
DOI：10.1109/IGARSS.2018.8517733
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
通过监督方法进行高光谱图像分类常受光谱特征高维特性和训练样本相对稀缺的影响。降维（DR）与主动学习（AL）是分别针对这两个问题而研究的两种技术。考虑到高光谱数据的非线性特性及自适应应用AL的必要性，本文提出将流形学习与主动学习整合至统一框架以同步缓解上述两个问题。具体而言，采用监督等距映射（Isomap）对训练集进行降维，继而通过样本外扩展方法将大量未标记样本投影至先前学习的嵌入空间。最后，在嵌入特征空间中结合k近邻（kNN）分类执行主动学习?；几吖馄资菁系氖笛檠橹ち烁每蚣茉诮滴胩卣骺占溆呕矫娴挠行?。
作者：
Zhou Zhang，Gulsen Taskin，Melba M. Crawford
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