Fraunhofer-Gesellschaft

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Aktives Lernen mit Segmentierung und Clusterbildung zur bildbasierten Klassifikation der Landbedeckung

 
: Wuttke, Sebastian
: Middelmann, Wolfgang; Stilla, Uwe

:
Fulltext urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181207-1453048-1-5 (23 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: e1e556142fca7b6c6594a50f9393e373
Created on: 26.7.2019


München, 2018, XV, 100 pp.
München, TU, Diss., 2018
German
Dissertation, Electronic Publication
Fraunhofer IOSB ()
überwachtes maschinelles Lernen; Fernerkundung; Iterative Fehlerminimierung

Abstract
Verfahren des überwachten maschinellen Lernens benötigen viele Trainingsbeispiele. Da deren Beschaffung in der Fernerkundung aufwendig ist, wird ein dreistufiges Verfahren zur Reduzierung der benötigten Anzahl vorgestellt. In dieser Arbeit minimiert ein aktiver Lernprozess den Klassifikationsfehler durch iteratives Stutzen der Binärbaumdarstellung einer Clusterhierarchie. Das Verfahren wurde mit acht Experimenten auf drei urbanen Datensätzen untersucht und reduziert den Trainingsaufwand um 95%.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-552368.html