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A novel layered model for remote sensing image mining based on KIM prototype is proposed, which includes three parts of feature extraction, clustering and interactive learning. The model is not only suitable for different applications of remote sensing images and the development of remote sensing technique, but also supports the interactive learning which is a technique that builds association between the users defined semantic meaning and the clustered classes. The experimental results show that the layered model has good effects in the image content marking and can be used for remote sensing image mining according to specific applications.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Remote Sensing Image Mining Framework Based Bayesian Inter-Active Learning
3. Obtaining of Image Character, Clustering and Bayesian Interactive Learning of Remote Sensing Image
4. Experiment and Result Discussion
5. Conclusion
References
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