采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类

• 作者: 刘群 陈锻生
• 来源期刊: 华侨大学学报（自然科学版）
• 关键词: 高光谱图像分类 生成对抗网络 局部二值模式 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 113-120
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.201710006

摘要

为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题,提出一种基于辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的分类方法.首先,将预训练的ACGAN模型作为光谱特征提取器,采用局部二值模式(LBP)算法提取图像的纹理特征;然后,融合光谱特征和纹理特征,由卷积神经网络(CNN)进行分类.在2个广泛使用的数据集上进行实验,结果表明:相较于其他方法,文中方法可显著提高分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锻生	华侨大学计算机科学与技术学院	75	955	16.0	28.0
2	刘群	华侨大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0