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J-GLOBAL ID：201702260284035611   整理番号：17A1262958

EO画像の視覚的意味的クラスタリングの応用を用いた特徴空間変換法の定量的評価【Powered by NICT】

Quantitative Evaluation of the Feature Space Transformation Methods Used for Applications of Visual Semantic Clustering of EO Images

著者 (3件)： Griparis Andreea (Research Center for Spatial Information, Politehnica University of Bucharest, Bucharest, Romania) ,  Faur Daniela (Research Center for Spatial Information, Politehnica University of Bucharest, Bucharest, Romania) ,  Datcu Mihai (German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 10  号： 6  ページ： 2902-2909  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  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： データ可視化は,インデクシングおよび検索のプロセスを誘導する,低レベル画像特徴と画像コンテンツの高レベル人間理解を強化する。これに関連して,著者らは高次元特徴空間を導出するためにその記述子を用いた多次元データセットの意味内容を記述した。これらの空間の次元を三に低減したデータセットの三次元(3 D)表現を提供する為に。著者らの主な課題は,その意味内容を保存する三次元空間への高次元特徴集合を投影する変換を同定することであった。この問題を克服するために,十一の特徴空間変換:1特徴選択アルゴリズムと十次元縮小法の効率を比較した。マッピング時の,データセット特性を選択アルゴリズムに依存して異なるかもしれない限り,複数アルゴリズムの性能比較は困難な作業である。三定量的測度を使用した:「信頼性」,「連続性」と「Q_NX」 投影データ近傍に保存された点の数した。マッピングアルゴリズムは異なるセンサから得られた三リモートセンシングデータセットに適用した:ランドサット7ETM+とワールドビュー3。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： 三次元 ,  *画像 ,  連続性 ,  高次元 ,  *視覚 ,  センサ ,  特徴選択 ,  測度 ,  *クラスタ化 ,  LANDSAT ,  アルゴリズム ,  画像特性
準シソーラス用語： 性能比較 ,  10次元 ,  *特徴空間 , 【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 (6件)： 視覚 ,  意味 ,  クラスタリング ,  応用 ,  特徴空間 ,  定量的評価