监督分类法：基于典型样本进行图像分类的方法

(一)定义

在国外，监督分类方法(Supervised Classification)被用于对tripadvisor网站内的酒店在线评论进行分类，为搜索者提供最受推荐的相关评论，并由此发现顾客对酒店服务质量的关注焦点。同时，在线评论会影响顾客决策，好评与差评对顾客选择酒店的决策影响程度更大于酒店的声望。

监督分类法又称训练场地法、训练分类法，是以建立统计识别函数为理论基础、依据典型样本训练方法进行分类的技术，即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法，要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。

(二)操作过程

对于不同的应用环境，监督分类中训练样本的选择及对其统计评价的步骤和方法都会有所不同，基本操作过程为:

(1)收集有关分类区域的信息，以了解该区主要分类类别及分布状况。

(2)对图像进行检查，对照已有参考数据或实地考察，评价图像质量，检查其直方图，决定是否需要别的预处理，并确定其分类系统。

(3)在图像上对每一类按照上文提到的标准选择训练样本，其必须是容易识别的，均匀分布于全图。

(4)对每一类别的训练样本，检查显示其直方图，计算、检查其均值、方差、协方差矩阵，以及其对应的特征空间相关波谱椭圆形图和指示其分离度的不同统计指数等，从而评估其训练样本的有效性。

(5)根据(4)中的检查和评估，修改训练样本，必要时重新选择和评估训练样本。

(6)将训练样本信息运用于合适的分类过程中。

(三)优点(www.xing528.com)

监督分类的主要优点如下:

(1)可根据应用目的和区域，充分利用先验知识，有选择地决定分类类别，避免出现不必要的类别。

(2)可控制训练样本的选择。

(3)可通过反复检验训练样本，来提高分类精度，避免分类严重错误。

(4)避免了非监督分类中对光谱集群组的重新归类。

(四)缺点

(1)其分类系统的确定、训练样本的选择，均人为、主观因素较强，分析者定义的类别有可能并不是图像中存在的自然类别，导致各类别间可能出现重叠；分析者所选择的训练样本也可能并不代表图像中的真实情形。

(2)由于图像中同一类别的光谱差异，造成训练样本没有很好的代表性。

(3)训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间。

(4)只能识别训练样本中所定义的类别，若某类别由于训练者不知道或者其数量太少未被定义，则监督分类不能识别。