文献

J-GLOBAL ID：201802224306378602   整理番号：18A2039064

Tianshan地域における生成的敵対ネットワークに基づく地質体のためのハイパースペクトルデータの半教師付き分類【JST・京大機械翻訳】

Semi-Supervised Classification of Hyperspectral Data for Geologic Body Based on Generative Adversarial Networks at Tianshan Area

著者 (9件)： Qin Jin (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Zhan Ying (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Wu Kang (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Liu Wei (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Yang Zhaoying (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Yao Wang (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Medjadba Yasmine (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China) ,  Zhang Yuanfei (China Non-ferrous Metals Resource Geological Survey, Beijing, 100012, China) ,  Yu Xianchuan (College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing, 100875, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IGARSS  ページ： 4776-4779  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ハイパースペクトルリモートセンシングデータは,対象物の近い連続スペクトル情報を含む。それは鉱物分類と地質体マッピングに非常に適している。しかしながら,多くのラベルされたハイパースペクトルデータの収集は,費用がかかり,時間がかかり,労働集約的である。著者らは,生成的な敵のニューラルネットワーク(GAN)に基づくハイパースペクトルデータを分類するために半教師つき方法を選択し,HSGANと名付けた少量のラベル付きデータを使用した。GANは発電機と識別器で構成され,発電機は実際のデータに類似したデータを生成するので,識別器は実際のデータまたは生成データであるかどうかを識別できない。ハイパースペクトルデータからスペクトル特徴を抽出するための一次元GANを設計した。本方法を用いて,著者らはTianshanハイパースペクトルデータをテストして,著者らによって生み出された地面真実として実際の地質学的地図を使用した。HSGANは従来のCNNとSVMよりも良好な結果を達成することを見出した。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】

シソーラス用語： 鉱物 ,  集中化 ,  弁別器 ,  連続スペクトル ,  地質学 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  一次元 ,  *地質
準シソーラス用語： スペクトル特徴 ,  ハイパースペクトル・リモートセンシング ,  *ハイパースペクトルデータ , 【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 (5件)： 地域 ,  敵対 ,  地質 ,  ハイパースペクトルデータ ,  半教師付き分類