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J-GLOBAL ID：201702265890449335   整理番号：17A0379187

断面シーンハイパースペクトル画像分類のための辞書学習に基づく特徴レベルドメイン適応【Powered by NICT】

Dictionary Learning-Based Feature-Level Domain Adaptation for Cross-Scene Hyperspectral Image Classification

著者 (4件)： Ye Minchao (College of Computer Science, Institute of Artificial Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Qian Yuntao (College of Computer Science, Institute of Artificial Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Zhou Jun (School of Information and Communication Technology, Griffith University, Nathan, QLD, Australia) ,  Tang Yuan Yan (Faculty of Science and Technology, University of Macau, Macau, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 55  号： 3  ページ： 1544-1562  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： ハイパースペクトル画像(HSI)分類の大きな課題は,学習条件分類器のための標識ピクセルの小サイズである。実リモートセンシング応用では,常にHSIシーンは標識されていない,または非常に限られた数の標識ピクセルであることを状況に直面しているが,著者らは,類似する土地被覆クラスを持つ他のHSI場面における十分な標識画素を有していた。本論文では,ラベル付けされた標本の比較的大きなサイズを有する類似HSIシーンの助けを借りて標識試料またはいくつかの標識サンプルを含まないHSIシーンを分類することを試みた。前者シーンは,ターゲットシーンとして定義されるが,後者は源シーンである。はこの分類問題断面シーン分類としてと名付けた。断面シーン分類の主な課題は,スペクトルシフト,すなわち,異なるシーンの中での同クラスであっても,それらのスペクトル分布は有意な偏差を示した。全てまたは大部分の訓練サンプルは源シーンから引き出されるとして,予測は,ターゲットシーンで行われているが,スペクトル分布の違いは,分類性能を劣化させるであろう。この問題を解決するために,辞書学習に基づく特徴レベルドメイン適応技術,マルチタスク辞書学習による共有低次元埋め込み空間へのそれらのスペクトル特徴を投影することによりソースおよびターゲットシーン間のスペクトル分布を整列を提案した。学習辞書における基底原子は一般的なスペクトル成分,シーン特徴空間を張るスペクトルシフトの効果を最小にするためにを代表する。二シーンのHSIは共有空間に変換した後,従来のHSI分類手法を用いることができる。本論文では,スパースロジスティック回帰(SRL)は分類器として選択した。特に,標的領域におけるいくつかの標識ピクセルであれば,マルチタスクSRLを用いて,分類性能を促進することである。合成と実HSI上での実験結果により,断面シーン分類のための提案した方法の利点を示した。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： スペクトルシフト ,  リモートセンシング ,  *スペクトル ,  *学習 ,  基底 ,  土地被覆 ,  画素 ,  *透視図法
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  特徴空間 ,  スペクトル特徴 ,  マルチタスク ,  シーン分類 ,  *辞書学習 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： シーン ,  ハイパースペクトル画像分類 ,  辞書学習 ,  ドメイン適応