基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方法

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：heiweifu

【摘要】

：

传统分类器的构建需要正样本和负样本两类数据。在遥感影像分类中,常出现这样一类情形:感兴趣的地物只有一种。由于标记样本耗时耗力,未标记样本往往容易获取并且包含有用信息,鉴于此,提出了一种基于正样本和未标记样本的遥感图像分类方法(PUL)。首先,根据正样本固有特征并结合支持向量数据描述(SVDD)从未标记集筛选出可信正负样本,再将其从未标记集中剔除;接着将其带入SVM训练,根据未标记集在分类器中的表现

【作者】

：

裔阳周绍光赵鹏飞胡屹群

【机构】

：

河海大学地球科学与工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

有偏SVM 支持向量数据描述高斯数据描述单类支持向量机遥感图像分类多类SVM

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