文献
J-GLOBAL ID:202102218683642220
整理番号:21A2452904
局所性情報による適応結合スパース表現とマルチタスク学習によるハイパースペクトルターゲット検出【JST・京大機械翻訳】
Hyperspectral Target Detection via Adaptive Joint Sparse Representation and Multi-Task Learning with Locality Information
著者 (5件):
Zhang Yuxiang
(Hubei Subsurface Multi-Scale Imaging Key Laboratory, Institute of Geophysics and Geomatics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China)
,
Wu Ke
(Hubei Subsurface Multi-Scale Imaging Key Laboratory, Institute of Geophysics and Geomatics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China)
,
Du Bo
(School of Computer, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
,
Zhang Liangpei
(State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
,
Hu Xiangyun
(Hubei Subsurface Multi-Scale Imaging Key Laboratory, Institute of Geophysics and Geomatics, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China)
資料名:
Remote Sensing (Web)
(Remote Sensing (Web))
巻:
9
号:
5
ページ:
482
発行年:
2017年
JST資料番号:
U7270A
ISSN:
2072-4292
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
スイス (CHE)
言語:
英語 (EN)