基于自学习的高光谱图像和可见光图像融合分类方法[CN201510408771.9] - 哈尔滨工业大学

专利申请

2015-07-13
公布公告

2017-11-03
授权日期

2017-11-03
终止

2027-11-01

基于自学习的高光谱图像和可见光图像融合分类方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201510408771.9 申请日期： 2015-07-13 专利主类别： G06T5/50 {{ classMap["G06T5/50"] }}

申请人名称：哈尔滨工业大学

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申请人地址：黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

专利分类项目

G06T5/50 : 通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

专利注册信息

初审公告期号	2015-07-13	初审公告日期	2017-11-03
注册公告期号	2017-11-03	注册公告日期	2017-11-03
专用权期限	2017-11-03 - 2027-11-01	专利类型	发明授权
代理组织机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所查看该机构代理的所有专利

专利介绍

基于自学习的高光谱图像和可见光图像融合分类方法，属于高光谱图像小样本分类领域。现有的主动学习算法忽略了对候选样本集的确定过程，且人工标记候选样本集中信息量最大的样本存在程耗时费力的问题。一种基于自学习的高光谱图像和可见光图像融合分类方法，首先，获取大量未标记样本的对象标签；然后，根据对象标签和分类标签确定候选样本集，这样在确定候选样本的同时获得样本的标签，避免人工标记的过程。本发明具有提高分类精度的优点。

法律进度