遥感场景类别的语义词向量与图像特征原型的距离结构不一致问题,严重影响遥感场景零样本分类效果。针对该问题,利用不同词向量间一致性,提出一种基于解析字典学习的语义词向量融合方法,以提升遥感场景零样本分类效果。首先,采用解析字典学习方法,提取场景类别的不同词向量的公共稀疏系数,并作为融合后的语义词向量;然后,同样采用解析字典学习方法,将场景类别的图像特征原型嵌入到融合后的词向量空间,与融合后的词向量进行结构对齐,降低距离结构的不一致性;最后,通过联合优化获得未知类的图像特征空间类别原型表示,并采用最近邻分类器完成未知类别遥感场景的分类。在3种遥感场景数据集和多种语义词向量上进行定量和定性实验。实验结果表明,通过词向量融合可以获得与图像特征原型结构更一致的语义词向量,从而显著提升遥感场景零样本分类的准确度。

利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起来作为融合后图像特征,以减少冗余信息且保留各图像特征自身特点;引入监督信息,提高融合特征的鉴别性;将融合特征与场景类别词向量进行结构对齐,提升对新类别场景的迁移识别效果。在UC-Merced和航拍图像数据集两种遥感场景集上,对相同层次及不同层次的场景图像特征分别进行融合实验。实验结果表明:对于总体分类准确度和运算耗时,所提算法均优于其他零样本分类算法及通用的特征融合算法,证明了方法的有效性。