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J-GLOBAL ID：201702284042574355   整理番号：17A1671506

コンパクトな結合画素に基づく適応強化クラス内のスパース表現はハイパースペクトル画像の分類を示す。”...”の分類におけるスパース性を示している。【JST・京大機械翻訳】

Close coupled set of pixels-based adaptive boosting class-wise sparse representation classifier for robust hyperspectral image classification

著者 (3件)： Chen Shanxue (重慶郵電大学移動通信技術重慶市重点実験室,重慶,400065) ,  Gui Chengming (重慶郵電大学移動通信技術重慶市重点実験室,重慶,400065) ,  Wang Yining (重慶郵電大学移動通信技術重慶市重点実験室,重慶,400065)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 39  号： 3  ページ： 655-661  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： スパース表現分類アルゴリズムにおける再構成残差を含む特徴情報を完全に利用するために,再構成残差のバンド情報を試験サンプルにフィードバックし,サンプルのスパース特徴抽出を適応的に強化した。しかし,フィードバック調整プロセスは,特性のオーバーフィッティングを引き起こす可能性があり,それは,アルゴリズムの安定性と分類精度をさらに改善するために用いることができる。この問題を解決するために,コンパクトな結合画素生成アルゴリズム(CCSP)による平滑化特性の分布を提案することによって,適合性問題を解決した。最後に,強結合画像に基づく適応強化クラス内スパース表現ハイパースペクトル画像分類方法(close coupled set of pixels-based adaptive boosting clarentation)を提案した。Indian Pines, verversity of Pavia,Salinasの三つのハイパースペクトルデータセット上の実験結果により,提案したアルゴリズムがハイパースペクトル画像に対して安定で有効な分類を行い,分類精度が同じアルゴリズムより優れていることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  *画素 ,  平滑化 ,  アルゴリズム ,  フィードバック ,  *画像 ,  *透視図法 ,  残差 ,  再構成
準シソーラス用語： 分類法 ,  分類精度 ,  分類アルゴリズム ,  *スパース性 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： image processing ,  sparse representation ,  orthogonal matching pursuit ,  adaptive boosting ,  close coupled set of pixels (CCSP)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 画素 ,  適応 ,  強化 ,  クラス ,  スパース表現 ,  ハイパースペクトル画像 ,  分類 ,  スパース性