带有标签学习的高分遥感图像的半监督多视图特征选择方法[CN201610161544.5] - 哈尔滨工业大学

专利申请

2016-03-21
公布公告

2016-07-06
授权日期

2019-02-19
终止

2026-07-04

带有标签学习的高分遥感图像的半监督多视图特征选择方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201610161544.5 申请日期： 2016-03-21 专利主类别： G06K9/62 {{ classMap["G06K9/62"] }}

申请人名称：哈尔滨工业大学

查看申请人名下所有专利

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

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	2016-03-21	初审公告日期	2016-07-06
注册公告期号	2019-02-19	注册公告日期	2019-02-19
专用权期限	2016-07-06 - 2026-07-04	专利类型	发明公开
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

带有标签学习的高分遥感图像的半监督多视图特征选择方法，属于高分遥感图像的半监督特征选择技术领域。本发明是为了解决现有高分遥感图像特征选择方法中，当只有少量的对象被标出时，监督和无监督的方法不能达到足够好的性能以及视图在高分图像的特征中不可用的问题。它包括以下步骤：一、采集原始图像特征集，生成特征组；二、通过类概率矩阵yu以及含有专属组信息的对角矩阵F，计算获得由所有特征组中所有特征向量的权重系数构成的原始特征权重系数矢量β；三、迭代计算特征权重系数矢量β，选定预设个数的权重系数，将选定的权重系数对应的全体特征向量作为选择出的特征集。本发明用于高分遥感图像的特征选择。

法律进度