基于先验知识映射及修正的零样本遥感影像场景识别方法

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摘要

本发明提出了一种基于先验知识映射及修正的零样本遥感影像场景识别方法。基于带类别标签的可见类遥感影像场景样本和可见类类别的先验知识表示向量集合，通过遥感场景类别学习和视觉特征向量与先验知识表示向量之间的跨模态学习，学习得到深度特征提取器和鲁棒的视觉特征到先验知识表示特征的映射模型。基于全体类别的类别先验知识表示向量和不可见类的遥感影像场景样本，分别通过无监督协同表示学习和无监督k近邻算法来渐进修正不可见类类别的先验知识表示向量，从而有效提高零样本遥感影像场景的分类精度。

基本信息

专利标题：

基于先验知识映射及修正的零样本遥感影像场景识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111461067A

申请号：

CN202010338879.6

公开（公告）日：

2020-07-28

申请日：

2020-04-26

授权号：

CN111461067B

授权日：

2022-06-14

发明人：

李彦胜孔德宇张永军季铮肖锐

申请人：

武汉大学

申请人地址：

湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

代理机构：

武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

王琪

优先权：

CN202010338879.6

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06K9/46 G06N3/04 G06N3/08