Инд. авторы:	Rylov S.
Заглавие:	Semi-supervised learning through hierarchical clustering for interactive aerospace image analysis
Библ. ссылка:	Rylov S. Semi-supervised learning through hierarchical clustering for interactive aerospace image analysis // E3S Web of Conferences. - 2019. - Vol.75. - Art.01009. - ISSN 2267-1242.
Внешние системы:	DOI: 10.1051/e3sconf/20197501009; РИНЦ: 38670750; SCOPUS: 2-s2.0-85063046984; WoS: 000467728500009;
Реферат:	eng: 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.
Ключевые слова:	CLASSIFICATION;
Издано:	2019
Физ. характеристика:	01009
Конференция:	Название: V Международная научная конференция «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли» Аббревиатура: РПДЗЗ-2018 Город: Красноярск Страна: Россия Даты проведения: 2018-09-11 - 2018-09-14 Ссылка: http://rprs.sfu-kras.ru/