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题名基于主动深度学习的高光谱影像分类
被引量：13
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作者
程圆娥
周绍光
袁春琦
陈蒙蒙
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机构
河海大学地球科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第17期192-196,248,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.41271420/D010702)
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文摘
针对当前高光谱遥感影像分类人工标注样本费时费力,大量未标注样本未得到有效利用以及主要利用光谱信息而忽视空间信息等问题,提出了一种空-谱信息与主动深度学习相结合的高光谱影像分类方法。首先利用主成分分析对原始影像进行降维,在此基础上提取像素的一正方形小邻域作为该像素的空间信息并结合其原始光谱信息得到空谱特征。然后,通过稀疏自编码器得到原始数据的稀疏特征表达,并通过逐层无监督学习稀疏自编码器构建深度神经网络,输出原始数据的深度特征,将其连接到softmax分类器,利用少量标记样本以监督学习的方式完成模型的精调。最后,利用主动学习算法选择最不确定性样本对其进行标注,并加入至训练样本以提高分类器的分类效果。分别对Pavia U影像和Pavia C影像进行分类实验的结果表明,该方法在少量标记样本情况下,相对于传统方法能有效地提高分类精度。
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关键词
高光谱遥感影像分类
空谱特征
堆栈式稀疏自编码深度网络
主动学习
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Keywords
hyperspectral image classification
spatial-spectral feature
stacked sparse autoencoders
active learning
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于GLCM和Gabor纹理特征的手势识别算法
被引量：8
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作者
李云峰
张澎悦
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机构
河南科技大学机电工程学院
机械装备先进制造河南省协同创新中心
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期183-191,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61702163)
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文摘
针对手势灰度图像的纹理特征富含手势类别信息的特点,提出一种基于融合GLCM(灰度共生矩阵)和Gabor小波变换提取手势图像空、频域纹理特征的手势识别方法。构建手势灰度图像的多方向共生矩阵,并计算多方向共生矩阵的特征参数来提取手势纹理的GLCM特征;通过手势灰度图像的Gabor小波变换来提取手势纹理的Gabor特征;对所提取的两种特征进行归一化处理后串联构建手势纹理特征向量;使用基于稀疏自动编码器和softmax分类器的深度堆栈自编码网络对构建的手势纹理特征向量进行分类识别。实验表明:该方法具有较高的识别率和较好的鲁棒性,对15种手势的平均识别率达到97.4%,能够满足人机交互对手势识别的要求。
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关键词
手势识别
纹理特征
共生矩阵
GABOR小波变换
深度堆栈自编码网络
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Keywords
Gesture recognition
Texture feature
Co-occurrence matrix
Gabor wavelet transform
Deep stack encoder network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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