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J-GLOBAL ID：201602284455676242   整理番号：16A0603864

ハイパースペクトル画像分類のための最近接正規化結合型スパース表現【Powered by NICT】

Nearest Regularized Joint Sparse Representation for Hyperspectral Image Classification

著者 (3件)： Chen Chen (Fac. of Math. & Stat., Hubei Univ., Wuhan, China) ,  Na Chen (Hubei Key Lab. of Appl. Math., Hubei Univ., Wuhan, China) ,  Jiangtao Peng (Hubei Key Lab. of Appl. Math., Hubei Univ., Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 3  ページ： 424-428  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース協調表現機構を用いて,疎表現に基づく分類器は,ハイパースペクトル画像(HSI)分類における優れた性能を示した。HSI隣接画素の類似性と特殊性を利用して,著者らは本論文で新しい最正規化ジョイントスパース表現(NRJSR)分類法を提案した。中央試験画素の分類プロセスでは,異なる隣接画素の重みと異なる訓練サンプルのスパース表現係数は,正則化スパース性モデル,良好なジョイントスパース表現能力を持つ適応重みを得ることができる内で同時に最適化した。代替反復戦略を用いて正則化されたジョイントまばらモデルを解いた。提案NRJSRアルゴリズムを二つのベンチマークHSIデータセットについて試験した。実験結果は提案アルゴリズムが他のスパース性ベースアルゴリズムとスペクトルおよびスペクトル-空間サポートベクトルマシン分類器よりも優れていることを実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画素 ,  サポートベクトルマシン ,  正則化 ,  ベンチマーク ,  類似性 ,  *透視図法 ,  最適化 ,  *スペクトル ,  *正規化
準シソーラス用語： データセット ,  スパース性 ,  分類法 ,  特異性 ,  *スパース表現 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： similarity ,  ハイパースペクトル画像の分類 ,  ジョイントスパース表現(JSR) ,  正則化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパースペクトル画像分類 ,  正規化 ,  スパース表現