主动学习能够在有标记样本较少的分类任务中得到较好的分类结果,其中熵值装袋算法最为常用,其利用熵值来衡量样本的不确定性,但熵值并不能完全地代表样本的不确定度.针对这一问题,本文提出二次样本筛选的分类算法,通过超像素分割进行边缘区域样本筛选,选择出不确定度较高的样本.利用熵值装袋算法对区域筛选样本进行二次筛选,选择信息量较高的样本.实验表明,该方法可以得到更理想的分类效果.
高光谱图像 图像分类 超像素分割 主动学习 区域筛选 信息熵筛选 样本选择 熵值装袋