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J-GLOBAL ID:201802223899947136   整理番号:18A0845071

超画素ベース空間正則化によるマルチバンド画像分類のための凸定式化【JST・京大機械翻訳】

Convex Formulation for Multiband Image Classification With Superpixel-Based Spatial Regularization
著者 (6件):
資料名:
巻: 56  号:ページ: 2704-2721  発行年: 2018年 
JST資料番号: H0016B  ISSN: 0196-2892  CODEN: IGRSD2  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)
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スーパーピクセルは,リモートセンシングハイパースペクトル画像(HSI)解釈における空間的文脈情報を特性化する強力な装置である。しかしながら,分類問題におけるスーパーピクセルの開発は直接的ではなく,しばしば不安定なNP困難離散整数最適化問題をもたらす。本論文において,著者らは,元の整数最適化問題の凸状緩和に関するレバーエージングによって,この障害を攻撃して,それは,オーバーセグメント化スーパーピクセルベースの正則化装置を含むためにドアを開いた。具体的には,オーバーセグメント化スーパーピクセルを生成するための新しい方法を開発した。次に,各スーパーピクセルにおける同じラベリングを促進するグラフの全変動の形で凸正則化器のファミリーを導入した。区分的滑らかさを促進し,クラス境界に沿って不連続性を整列させるためにベクトル全変動も含めた。得られた凸最適化問題の解を分割拡張Lagrange収縮アルゴリズムで計算した。HSIsに関する実験は,正確な境界を有する分類マップと過剰分割されたスーパーピクセルの内部一貫性を生み出し,最先端の分類精度をもたらす。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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リモートセンシング一般 

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