多视图主动学习的多样性样本选择方法研究

为了去除高光谱图像多视图主动学习分类中的所选样本的冗余,降低人工标记成本,本文提出了两种用于多视图主动学习分类中的多样性样本选择方法。将高光谱图像进行超像素分割,将所选样本中属于不同的超像素的样本加入训练集,其余样本加入候选集;比较各视图对样本的预测标签,将所选样本中预测标签不完全相同的样本加入训练集,其余样本加入候选集。本文分别用这两种方法对传统多视图主动学习的样本选择方法进行改进,并用两组高光谱图像数据进行实验。实验结果表明:使用这两种方法改进后,所得分类精度不变,使用的训练样本数量大幅减少。