報告題目：面向高光譜圖像分類的半監(jiān)督學習方法研究

主要內容：高光譜圖像具有圖譜合一、成像光譜分辨率高的特點，在資源勘探、目標檢測、農林業(yè)、礦業(yè)、城市建設、地球氣候等領域發(fā)揮出重要的作用。對高光譜圖像進行分類，是以上實際應用場景的關鍵所在。面對海量復雜高維的高光譜圖像，如何對其進行快速精準的分類，是當前機器學習研究領域一個前沿方向。報告圍繞著高光譜圖像分類任務中面臨的難點，以半監(jiān)督學習方法為基礎進行分析，闡明實際影響高光譜圖像分類精度和效率的因素，并在此基礎上介紹及分析當下熱門深度學習方法在高光譜圖像分類中的進展與挑戰(zhàn)，探討深度學習在有限的有標記樣本下的可行性，為拓展深度學習在高光譜圖像分類任務中的應用，實現(xiàn)深度學習方法在有限的標記樣本下的高性能提供技術參考。

報告人：賀紫平

報告人所在單位：計算機與通信工程學院

報告人職稱/職務及學術頭銜：博士

時間：2023年 6月 13 日14:00

地點：金盆嶺校區(qū)6教306室

報告人簡介：賀紫平，博士，畢業(yè)于河北工業(yè)大學電子科學與技術專業(yè)。主要研究方向：機器學習、深度學習、圖像處理。在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》、《International Journal of Remote Sensing》、《RemoteSensing》《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》等國內外知名刊物上發(fā)表論文10余篇，作為骨干成員參與天津市自然科學基金項目1項，河北省自然科學基金項目1項。

承辦單位：計算機與通信工程學院    通識教育中心