Boosting vs maximum de vraisemblance - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection Année : 2002

Boosting vs maximum de vraisemblance

Résumé

This article sets out to demonstrate how boostingcan serve as a supervised classification method and to compare its results with those of conventional methods. The comparison begins with a theoretical example drown from remote sensing classification in which several criteria are varied: number of pixels par class, overlapping (or not) of radiomatric values between classes, with and without spatial structuring of classes within the geographical space. It is seen that 1) maximum likelihood give better results than boosting when the radiometric values for each class are clearly separated. This advantage is lost as the number of pixels par class increases; 2) boosting outperforms maximum likelihood in the event of overlapping radiometric variable classes, wether or not there is a spatial structure.
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hal-01470956 , version 1 (18-02-2017)

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  • HAL Id : hal-01470956 , version 1

Citer

Michel Arnaud, Jean-Stéphane Bailly, Christian Puech. Boosting vs maximum de vraisemblance. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, 2002, 12 (4), pp.399-420. ⟨hal-01470956⟩
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