文献

J-GLOBAL ID：201602218975831830   整理番号：16A0956267

リモートセンシング画像のスパース表現に基づく分類法を改良した【JST・京大機械翻訳】

Improvement of Remote Sensing Image Classification Method Based on Sparse Representation

著者 (3件)： Tang Xiaoqing (School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Liu Yazhou (School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology) ,  Chen Junlong (School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 3  ページ： 254-258,265  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の疎表現分類アルゴリズムを全面の画像テクスチャ情報を与えないため,分類精度が高くないを導いた。この問題に対して,局所2値パターン(LBP)特徴を疎表現分類モデルの中に導入し,1つの新しいスパース表現分類方法を提案した。この方法では,LBPはリモートセンシング画像に対して特徴抽出を行う,リモートセンシング画像を得るための局所テクスチャ特徴を用いて,LBPヒストグラムの訓練によって構造化辞書は,スパース表現に基づくリモートセンシング画像分類モデルを確立した。実験結果は,サポートベクトルマシン(SVM)およびK最近傍方法と比較して,この方法が効果的に分類精度を改善できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ヒストグラム ,  構造形成 ,  特徴抽出 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： テクスチャ特徴 ,  分類モデル ,  分類精度 ,  テクスチャ ,  分類アルゴリズム ,  *分類法 ,  *スパース表現 ,  *リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sparse representation ,  Local Binary Pattern(LBP) ,  remote sensing image ,  local texture ,  dictionary learning

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： リモートセンシング画像 ,  スパース表現 ,  分類法