研究目的
通过开发一种半监督主动学习方法来提升高光谱图像分类中的机器泛化能力，该方法自动且主动地选择伪标注样本，并结合基于超像素的空间自适应性和基于密度峰的增强策略。
研究成果
基于超像素的半监督主动学习方法通过选择具有高置信度和信息量的伪标记样本，有效提升了高光谱图像分类性能，在不同数据集上展现出鲁棒性，并在准确率和样本效率方面优于对比方法。
研究不足
该方法可能受限于处理大型数据集的计算复杂性以及对超像素分割质量的依赖性。增强策略可能无法完全解决超大图像中所有未标记超像素的问题。
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基于超像素的半监督主动学习在高光谱图像分类中的应用
DOI：10.1109/JSTARS.2018.2880562
期刊：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要：
在这项工作中，我们提出了一种新的高光谱图像分类半监督主动学习方法。该方法通过半监督学习自动主动选择既可靠又具有信息量的伪标注样本，旨在利用这些样本提升机器泛化能力。该学习过程基于两个假设：局部假设采用基于超像素的空间同质性约束来规范伪标注的适应性；全局假设则通过带马尔可夫随机场正则化的多项式逻辑回归模型来描述数据密度分布。此外，针对超像素邻域内无人工标注样本无法被自动采样的问题，我们提出基于密度峰值的伪标注增强策略。实验采用三个真实高光谱数据集评估所提基于超像素的半监督学习方法的有效性，结果表明该方法能显著提升高光谱图像分类中半监督学习的潜力。
作者：
Chenying Liu，Jun Li，Lin He
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