论文摘要
利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分类准确度和运算耗时,所提算法均优于其他零样本分类算法及通用的特征融合算法,证明了方法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴晨,王宏伟,袁昱纬,王志强,刘宇,程红,全吉成
关键词: 遥感,图像特征融合,解析字典学习,遥感场景分类,零样本分类,鉴别性,结构对齐
来源: 光学学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 海军航空大学,空军航空大学,91977部队
基金: 国家青年自然科学基金(61301233)
分类号: TP751
页码: 98-110
总页数: 13
文件大小: 542K
下载量: 327
相关论文文献
标签：遥感论文; 图像特征融合论文; 解析字典学习论文; 遥感场景分类论文; 零样本分类论文; 鉴别性论文; 结构对齐论文;