基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類(lèi)研究

　　本書(shū)共分為八章，在深度屬性學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下，重點(diǎn)研究了幾種典型的遙感圖像分類(lèi)任務(wù)，如基于深度屬性學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的細(xì)粒度遙感目標(biāo)分類(lèi)、基于多源屬性學(xué)習(xí)的細(xì)粒度遙感場(chǎng)景分類(lèi)、基于深度屬性建模遷移的少樣本遙感圖像分類(lèi)、面向遙感圖像分類(lèi)的視覺(jué)屬性自動(dòng)化挖掘等。對(duì)于每種典型任務(wù)，本書(shū)從研究者的角度，詳細(xì)介紹了其背景、研究意義、問(wèn)題描述、算法模型以及實(shí)驗(yàn)結(jié)果等。

　　許文嘉，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院特聘副研究員，博士生導(dǎo)師。2022年于中國(guó)科學(xué)院大學(xué)獲得博士學(xué)位。德國(guó)馬克思普朗克協(xié)會(huì)國(guó)際交流獎(jiǎng)學(xué)金獲得者、2022年中國(guó)電子教育學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)獲得者。長(zhǎng)期從事空天遙感數(shù)據(jù)智能處理和深度學(xué)習(xí)等方面研究，包括多源遙感數(shù)據(jù)智能解譯、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、電磁智能感知認(rèn)知等。相關(guān)研究成果在國(guó)際權(quán)威期刊和會(huì)議上發(fā)表論文二十余篇。