首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

多核多类关联向量机的高分辨率影像目标检测
引用本文:李湘眷,孙皓,王洪伟,王彩玲.多核多类关联向量机的高分辨率影像目标检测[J].测绘科学,2014,39(12):128-133,137.
作者姓名:李湘眷  孙皓  王洪伟  王彩玲
作者单位:1. 西安石油大学,西安,710065
2. 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,北京100190;中国科学院电子学研究所,北京 100190
3. 中国人民武装警察部队工程大学,西安,710078
基金项目:国家自然科学基金,西安石油大学青年科技创新基金项目
摘    要:从高分辨率遥感图像数据中准确检测多类目标的任务对于检测速度和模型训练时间提出了较高的要求.文章提出了一种MKL_mRVM方法:该方法采用基于快速边缘似然最大算法直接计算mRVM分类器的决策函数,避免了传统RVM重复计算目标函数Hessian矩阵的过程,并且因为不需要构造一系列两类分类器,缩短了多类模型的训练时间;同时,将多个基础核引入多类模型,训练过程中采用交叉验证方法确定基础核权重,在随机分出的确认集上检验分类器的精度,选取使得分类模型精度最高的值作为权重的优化结果.实验结果表明,该方法能够在保持解的稀疏性的前提下,有效地缩短模型训练时间.

关 键 词:高分辨率遥感图像  多类关联向量机  多核学习  多类目标检测

Multiclass objects detection in high-resolution remote sensing images using MKL_mRVM
LI Xiang-juan , SUN Hao , WANG Hong-wei , WANG Cai-ling.Multiclass objects detection in high-resolution remote sensing images using MKL_mRVM[J].Science of Surveying and Mapping,2014,39(12):128-133,137.
Authors:LI Xiang-juan  SUN Hao  WANG Hong-wei  WANG Cai-ling
Abstract:
Keywords:high-resolution remote sensing images  multiclass relevance vector machine  multiple kernel learning  multiclass objects detection
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号