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J-GLOBAL ID：201702262747888661   整理番号：17A0368498

ハイパースペクトル異常検出のためのロバスト背景回帰に基づくスコア推定アルゴリズム【Powered by NICT】

A robust background regression based score estimation algorithm for hyperspectral anomaly detection

著者 (7件)： Zhao Rui (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Zhao Rui (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, China) ,  Du Bo (School of Computer, Wuhan University, China) ,  Du Bo (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, China) ,  Zhang Liangpei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, China) ,  Zhang Liangpei (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, China) ,  Zhang Lefei (School of Computer, Wuhan University, China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 122  ページ： 126-144  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常検出は,近年におけるハイパースペクトル画像解析と処理分野でホットな話題になってきた。ハイパースペクトル異常検出のための最も重要な問題は,背景の推定と抑制である。不合理なまたは非ロバスト背景推定は,通常,不満足な異常検出結果が得られた。さらに,ハイパースペクトル画像の固有の非線形性は,異常検出における固有のデータ構造を被うことがある可能性がある。ロバストな背景推定を実現するために,ハイパースペクトル画像の固有のデータ構造を明らかにするために,ハイパースペクトル異常検出のためのロバストな背景回帰ベーススコア推定アルゴリズム(RBRSE)を提案した。ロバスト背景回帰(RBR)は実際には交差境界を持つハイパースペクトルデータを分割しロバストな背景データセットと潜在的異常データセットにラベル割当法。RBRでは,再生カーネルH ilbert空間におけるハイパースペクトルデータの非線形構造を調べ,核展開技法を利用して密度特徴表現としてデータを定式化することである。データ密度特徴とハイパースペクトルデータの対応する帰属ラベル間の構築,回帰の基礎を定式化することである最小二乗損失の関係。さらに,ハイパースペクトルデータの多様体平滑性を調べる多様体正則化項,ロバスト背景平均密度の最大化項,潜在的な異常によって引き起こされたバイアスを抑制する,共同RBR手順に付した。この後に,ロバストな背景と可能性異常データセット上で行い,検出出力を実行することである対データセットに基づくk-nnスコア推定法。実験結果はRBRSEは他の最新の異常検出方法のいくつかよりも優れたROC曲線,AUC値,および背景異常分離を達成し,実際に実装が容易であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 平滑度 ,  データ構造 ,  正則化 ,  *ロバスト性 ,  最小二乗法 ,  バイアス ,  非線形構造 ,  非線形性
準シソーラス用語： ハイパースペクトルデータ ,  背景推定 ,  ハイパースペクトル画像 ,  *推定アルゴリズム ,  *スコア ,  *異常検出 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ハイパースペクトル ,  異常検出 ,  ロバスト背景回帰 ,  対データセットに基づくk-nnスコア推定 ,  経験的パラメータ選択解析

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  異常検出 ,  ロバスト ,  背景 ,  スコア ,  推定アルゴリズム