[发明专利]基于三元组损失和卷积神经网络的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 202110357162.0 | 申请日： | 2021-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN112966781A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 黄可坤 | 申请（专利权）人： | 嘉应学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州海心联合专利代理事务所(普通合伙) 44295 | 代理人： | 黄为;冼俊鹏 |
| 地址： | 514015 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于三元组损失和卷积神经网络的高光谱图像分类方法，涉及高光谱技术。针对现有技术中分类成功率低的问题提出本方案，主要通过由前若干个最困难分类的同类样本和不同类样本构造改进三元组损失而实现。优点在于充分利用了有限的训练样本的全部信息，还过滤掉一些微不足道的类内或类间信息，特别关注比较困难分类的样本，并压制了异常样本的影响。还设计了一个适合于高光谱分类的卷积神经网络结构，使得既能够提取足够深度的特征，又能够用有限的训练样本学习到网络参数，同时联合提取空间和频谱特征。本发明所述的方法仅使用数百个训练样本就获得了很好的结果，分类精度明显优于其他最新方法，并且训练速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三元 损失 卷积 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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