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J-GLOBAL ID：201702250382255146   整理番号：17A0456785

マルチスペクトル変化検出のための結合辞書学習【Powered by NICT】

Joint Dictionary Learning for Multispectral Change Detection

著者 (3件)： Lu Xiaoqiang (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Yuan Yuan (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China) ,  Zheng Xiangtao (Center for OPTical IMagery Analysis and Learning (OPTIMAL), State Key Laboratory of Transient Optics and Photonics, Xi’an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi’an, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 4  ページ： 884-897  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  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： 変化検出は,リモートセンシング技術の最も重要な応用の一つである。スペクトル署名の放射値の著明な変動とスペクトル情報を利用したの限られた能力のために,挑戦的な課題である。本論文では,変化検出のための改良されたスパース符号化法を提案した。提案した方法の直感は異なる画像における不変ピクセルは関節辞書,不変ピクセルの知識に対応するにより再構成できることであるが,ピクセル変化はできない。最初に,クエリー画像対を変化させずに画素の知識を構成する関節辞書に投影した。再構成誤差は異なる画像における変化と不変ピクセル間の識別を得た。変化した領域を決定するための適切な閾値を選択するために,変化した画素の再構成誤差を最小化することにより提示した自動しきい値選択戦略。マルチスペクトルデータに適切な実験を試験し,最先端の方法と比較して実験結果は,提案した方法の優位性を証明した。提案した方法の寄与は次のように要約できる:1)関節辞書学習は変化検出のための異なる画像の固有情報を調べるために提案した。この場合,変化検出をスパース表現問題として変換することができた。著者の知る限りでは,出版物数は変化検出における共同学習辞書を利用2)自動しきい値選択戦略を提示し,そこではスペクトル特徴の事前仮定なしに変化した画素の再構成誤差を最小化する。結果として,提案した方法によって提供されたしきい値は関節辞書学習の特性のために異なるデータに適応することができるおよび3)提案した方法は,モデリングの事前仮定とスペクトル特徴の取り扱い,異なるデータに適合させることができるをしなかった。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： モデリング ,  リモートセンシング ,  不変性 ,  *スペクトル ,  画素 ,  再構成 ,  画像
準シソーラス用語： スペクトル特徴 ,  協調学習 ,  スパース表現 ,  クエリー ,  スパースコーディング ,  *辞書学習 ,  *変化検出 ,  *多重スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

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)： マルチスペクトル ,  変化検出 ,  辞書学習