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Semi-supervised learning through hierarchical clustering for interactive aerospace image analysis

机译:通过分层聚类的半监督学习,用于交互式航空图像分析

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摘要

A new semi-supervised classification algorithm based on the non-parametric clustering algorithm HCA is proposed. The algorithm obtains hierarchical segmentation result where additional classes that are not represented in the training samples can be found. High performance of the algorithm allows using it in interactive mode. Experimental studies confirm that the proposed algorithm provides aerospace image classification in conditions of limited number of training samples.
机译:提出了一种基于非参数聚类算法HCA的半监督分类算法。该算法获得分层分割结果,可以在其中找到训练样本中未表示的其他类别。该算法的高性能允许在交互模式下使用它。实验研究证实,该算法在训练样本数量有限的情况下提供了航空图像分类。

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