【摘 要】
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基于少数已标记样本的高光谱图像分类是一个具有挑战的任务.本文将概率矩阵与L1图的权值矩阵叠加,形成了强鉴别力的DL1图.将空间的局部信息与光谱的全局信息通过KNN图和DL1图
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院; 中软国际有限公司欧美线speech组;
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61461002);宁夏自然科学基金(批准号:NZ15105);北方民族大学校级科研项目(批准号:JSKY06),北方民族大学研究生创新项目(批准号:YCX1657)资助
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基于少数已标记样本的高光谱图像分类是一个具有挑战的任务.本文将概率矩阵与L1图的权值矩阵叠加,形成了强鉴别力的DL1图.将空间的局部信息与光谱的全局信息通过KNN图和DL1图结合在一起,构建了空谱信息联合的图框架结构,使用该框架构建的图,能更精细地反映高光谱图像数据的图谱结构.利用图的标记传播达到半监督分类的目的,以此提高小样本高光谱图像自动分类的精度,实验表明,在标记样本比例为5%时,分类精度提升亦非常显著.
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