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基于半监督学习的SVM-Wishart极化SAR图像分类方法
基于半监督学习的SVM-Wishart极化SAR图像分类方法
作者:
侯彪
滑文强
王爽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
极化SAR
地物分类
半监督学习
协同训练
支持向量机
摘要:
该文针对极化SAR (Synthetic Aperture Radar)图像分类中的小样本问题,提出了一种新的半监督分类算法。考虑到极化SAR数据反映了地物的散射特性,该方法首先利用目标分解方法提取了多种极化散射特征;其次,在协同训练框架下结合SVM分类器构建了协同半监督模型,该模型可以同时利用有标记和无标记样本对极化SAR图像进行分类,从而在小样本时可以获得更好的分类精度;最后,为进一步改善分类结果,在协同训练分类完成后,该方法又利用Wishart分类器对分类结果进行修正。理论分析与实验表明,该算法在只有少量标记样本的情况下优于传统算法。
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文献信息
篇名
基于半监督学习的SVM-Wishart极化SAR图像分类方法
来源期刊
雷达学报
学科
工学
关键词
极化SAR
地物分类
半监督学习
协同训练
支持向量机
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
93-98
页数
6页
分类号
TN958
字数
4583字
语种
中文
DOI
10.12000/JR14138
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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被引次数
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G指数
1
侯彪
25
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14.0
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王爽
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滑文强
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极化SAR
地物分类
半监督学习
协同训练
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
雷达学报
主办单位:
中国科学院电子学研究所
中国雷达行业协会
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-283X
CN:
10-1030/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区北四环西路19号
邮发代号:
创刊时间:
2012
语种:
chi
出版文献量(篇)
766
总下载数(次)
3
总被引数(次)
4241
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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