用于高光谱图像分类的标签一致变换学习
图像与视频处理
2019-12-25 v1 机器学习
摘要
本文提出了一种称为标签一致变换学习（Label Consistent Transform Learning, LCTL）的新图像分析工具。变换学习是一种近期的无监督表示学习方法；我们通过引入标签一致性约束来加入监督。所提出的技术尤其适用于高光谱图像分类问题，因为它能够从较少样本中学习。我们已将所提方法与标签一致KSVD、栈式自编码器、深度信念网络和卷积神经网络等最先进的技术进行了比较。我们的方法取得了明显更好的结果（Kappa系数提升超过0.1），优于上述所有技术。
引用
@article{arxiv.1912.11405,
title = {Label Consistent Transform Learning for Hyperspectral Image Classification},
author = {Jyoti Maggu and Hemant K. Aggarwal and Angshul Majumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.11405},
year = {2019}
}
备注
A modified version has been accepted at IEEE Geosciences and Remote Sensing Letters