研究目的
提高高光谱图像分类中领域自适应方法对源域标签噪声的鲁棒性。
研究成果
该方法通过结合子空间对齐与低秩表示分类器，有效应对高光谱图像分类中的域偏移和标签噪声问题，展现出相较于基线方法更强的鲁棒性与优越性能。
研究不足
该方法依赖于子空间能有效对齐的假设；在噪声比例极高或训练样本不足时，性能可能会下降。它未利用深度学习特征，而这类特征本可进一步提升结果。
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具有噪声标签的鲁棒高光谱图像域自适应
DOI：10.1109/LGRS.2018.2889800
期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
在高光谱图像（HSI）分类中，领域自适应（DA）方法已被证明能有效解决训练（即源域）与测试（即目标域）像素间分布差异导致的分类效果不佳问题。然而这些方法依赖源域的精确标签，且很少考虑噪声标签（高光谱像素标注本就是项挑战任务，常易出现此类情况）导致的性能下降。为提升DA方法对标签噪声的鲁棒性，我们提出一种新的无监督HSI DA方法，该方法从特征层和分类器层双重构建：首先在特征层学习线性变换函数以对齐源域子空间与目标域子空间；随后开发基于鲁棒低秩表示的分类器来有效处理对齐子空间获得的特征。由于子空间对齐与分类器均对噪声标签具有免疫性，所提方法在面对源域噪声标签时仍能获得良好分类效果。两个DA基准数据集上的实验结果验证了该方法的有效性。
作者：
Wei Wei，Wei Li，Lei Zhang，Cong Wang，Peng Zhang，Yanning Zhang
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