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基于局部保持的遥感场景零样本分类算法
基于局部保持的遥感场景零样本分类算法
作者:
全吉成
刘宇
吴晨
王宏伟
王志强
程红
袁昱纬
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
遥感
零样本分类
k-means算法
解析字典学习
图像特征
摘要:
目标域遥感图像特征分布的变化,导致遥感场景零样本分类性能下降,针对该问题,提出一种基于局部保持的遥感场景零样本分类算法.首先,为减少冗余信息,采用解析字典学习方法,将源域中的场景图像特征和类别语义词向量嵌入到同一稀疏编码空间,并实现两者稀疏系数的强制对齐,以建立图像特征与词向量之间的关系;然后,通过保留图像特征空间中场景图像间的局部近邻关系,增强场景图像对应稀疏系数的鉴别性,以有助于对稀疏系数进行聚类分析;最后,为适应目标域图像特征分布变化,采用k-means算法对目标域场景图像的稀疏系数进行聚类,并以初始中心的类别标签作为对应的聚类簇中场景的类别标签.实验分别采用GoogLeNet和VGGNet图像特征,以数据集UCM作为源域遥感场景集,对目标域场景集RSSCN7进行零样本分类,获得了最高50.67%和53.29%的总体分类准确度,比现有算法各提升了8.06%和9.70%.实验结果表明:该算法能够适应目标域遥感场景图像特征分布的变化,显著提升遥感场景零样本分类效果,具有一定的优越性.
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文献信息
篇名
基于局部保持的遥感场景零样本分类算法
来源期刊
光学学报
学科
工学
关键词
遥感
零样本分类
k-means算法
解析字典学习
图像特征
年,卷(期)
2019,(7)
所属期刊栏目
遥感与传感器
研究方向
页码范围
337-348
页数
12页
分类号
TP753
字数
语种
中文
DOI
10.3788/AOS201939.0728001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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王宏伟
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吴晨
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刘宇
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全吉成
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解析字典学习
图像特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学学报
主办单位:
中国光学学会
中国科学院上海光学精密机械研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
0253-2239
CN:
31-1252/O4
开本:
大16开
出版地:
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
邮发代号:
4-293
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
11761
总下载数(次)
35
总被引数(次)
130170
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