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J-GLOBAL ID：201702279555878652   整理番号：17A1657360

部分空間スパース表現によるハイパースペクトル異常検出の新しいアルゴリズムを示した。【JST・京大機械翻訳】

An anomaly detection algorithm for hyperspectral images using subspace sparse representation

著者 (3件)： Cheng Baozhi (哈爾浜工程大学 計算机科学与技術学院,黒竜江 哈爾浜 150001;大慶師范学院 机電工程学院,黒竜江 大慶 163712) ,  Zhao Chunhui (哈爾浜工程大学 信息与通信工程学院,黒竜江 哈爾浜,150001) ,  Zhang Lili (大慶師范学院 机電工程学院,黒竜江 大慶 163712;哈爾浜工程大学 信息与通信工程学院,黒竜江 哈爾浜 150001)
資料名： Harbin Gongcheng Daxue Xuebao  (Harbin Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 4  ページ： 640-645  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1512A  ISSN： 1006-7043  CODEN： HGHPF2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スパース表現に基づくハイパースペクトル異常検出のための新しいアルゴリズムの低い精度の問題を解決するために,ハイパースペクトル画像の異常検出のための新しい方法を提案した。。・・・.の空間的スパース表現に基づいて,ハイパースペクトル画像における異常検出のための新しいアルゴリズムを提案した。粒子群最適化ファジィC-平均クラスタ化法を用いて,ハイパースペクトル画像のスペクトルと空間特性を変化させることなく,元のハイパースペクトル画像における類似特性を持つバンドを一つのクラスに分類し,全ハイパースペクトル画像をいくつかの部分空間に分割した。スペクトルと空間的重みづけまばらな差異指数の式を用いて,各サブ空間の異常ターゲット検出を行った。最後に,各部分空間の検出結果を重ね合わせ,最終異常ターゲット検出結果を得た。実際のAVIRISハイパースペクトル画像によるシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが高い異常検出性能を有し,高い検出精度と低い誤り警報率を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  *アルゴリズム ,  クラスタ化 ,  曖昧さ ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 誤警報 ,  検出精度 ,  AVIRIS ,  ターゲット検出 ,  粒子群最適化 ,  ハイパースペクトル画像 ,  *異常検出 ,  *ハイパースペクトル ,  *スパース表現 ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： hyperspectral imagery ,  anomaly target detection ,  subspace ,  sparse representation ,  particle swarm optimization ,  fuzzy clustering ,  sparsity divergence index

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 部分空間 ,  スパース表現 ,  ハイパースペクトル ,  異常検出 ,  アルゴリズム