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J-GLOBAL ID：201702236203776884   整理番号：17A1257584

フィードフォワードニューラルネットワークに基づく二次元スペクトル画像キャリブレーション【Powered by NICT】

Two-dimensional spectral image calibration based on feed-forward neural network

著者 (6件)： Li Mingze (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Haerken Hasitieer (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Guo Ping (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Duan Fuqing (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Yin Qian (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zheng Xin (Image Processing and Pattern Recognition Laboratory, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IJCNN  ページ： 4194-4201  発行年： 2017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： LAMOST二次元天文スペクトル像の収差問題を解決するために,全最小二乗(TLS)法とフィードフォワードニューラルネットワークを利用した,画像較正に関する新しい方法を示した。著者らの方法では,訓練サンプルセットは,ドメイン知識,離散点の数は繊維追跡法を用いたスペクトル画像から抽出すると発生し,出力ベクトルは,対応する較正点,TLS法を利用して得られたによって形成される。フィードフォワードニューラルネットワークは変換行列を得るために訓練された,入力/出力集合の間のマッチング関係の約鋳造である。も較正スペクトル画像と未校正スペクトル画像間の繊維追跡とスペクトル抽出結果の比較実験を行い,結果は,提案した方法により,より高精度と精度の利点を示した。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： 比較試験 ,  最小二乗法 ,  *二次元 ,  ドメイン知識 ,  マッチング ,  *スペクトル ,  *スペクトル画像 ,  *画像 ,  鋳造 ,  収差 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 高精度 ,  変換行列 ,  *二次元スペクトル ,  *フィードフォワードニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： フィードフォワードニューラルネットワーク ,  スペクトル画像 ,  キャリブレーション