کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4973014 | 1451253 | 2016 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Semi-supervised hyperspectral classification from a small number of training samples using a co-training approach
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی هیپرپرتروم نیمه نظارت شده از تعداد کمی از نمونه های آموزشی با استفاده از یک روش همکاری آموزشی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی فوق العاده همکاری آموزشی، ردیابی-یادگیری-تشخیص،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
We present a novel semi-supervised algorithm for classification of hyperspectral data from remote sensors. Our method is inspired by the Tracking-Learning-Detection (TLD) framework, originally applied for tracking objects in a video stream. TLD introduced the co-training approach called P-N learning, making use of two independent 'experts' (or learners) that scored samples in different feature spaces. In a similar fashion, we formulated the hyperspectral classification task as a co-training problem, that can be solved with the P-N learning scheme. Our method uses both spatial and spectral features of data, extending a small set of initial labelled samples during the process of region growing. We show that this approach is stable and achieves very good accuracy even for small training sets. We analyse the algorithm's performance on several publicly available hyperspectral data sets.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 121, November 2016, Pages 60-76
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 121, November 2016, Pages 60-76
نویسندگان
MichaÅ Romaszewski, PrzemysÅaw GÅomb, MichaÅ Cholewa,