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J-GLOBAL ID：201702254932933831   整理番号：17A0457470

空間スペクトル関心点に基づくハイパースペクトル画像分類の新しいフレームワーク【Powered by NICT】

A new framework of hyperspectral image classification based on spatial spectral interest point

著者 (2件)： Li Yanshan (ATR National Key Lab. of Defense Technology, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Shi Wei (ATR National Key Lab. of Defense Technology, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSP  ページ： 733-736  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトルセンサ技術の発展に伴い,ハイパースペクトル画像(HSI)の空間的およびスペクトル分解能は大きく改善された。この場合,物体は異なる材料に属している可能性のあるいくつかのピクセルから構成される。ハイパースペクトルデータを分離する伝統的なハイパースペクトル画像分類アルゴリズムとすることは困難である。,空間スペクトル関心点(SSIP)に基づくハイパースペクトル画像分類の新しい並列フレームワークを提案した。実験結果は筆者らの提案アルゴリズムの分類精度は効果的であり,2D疑似カラー画像のための既存の分類アルゴリズムのそれよりも劇的に高いことを示した。Copyright 2017 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： スペクトル分解 ,  アルゴリズム ,  画素 ,  カラー画像 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 分類精度 ,  分類アルゴリズム ,  ハイパースペクトルデータ ,  ハイパースペクトルセンサ ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *関心領域 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： スペクトル ,  関心点 ,  ハイパースペクトル画像分類 ,  フレームワーク