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J-GLOBAL ID：201802226050852439   整理番号：18A0244466

RGBからの空間文脈を意識したスペクトル画像再構成のための敵対的ネットワーク【Powered by NICT】

Adversarial Networks for Spatial Context-Aware Spectral Image Reconstruction from RGB

著者 (3件)： Alvarez-Gila Aitor ,  Weijer Joost van de ,  Garrote Estibaliz
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCVW  ページ： 480-490  発行年： 2017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信号再構成は捕獲装置またはオブザーバからある三色(RGB)応答を生成する元のスペクトル入力の回収を目的とした。問題の強く制約された,非線形性を考慮すると,スペクトル信号マッピングへのそのようなRGBを構築するための実世界オブジェクト反射率から参考前提を構築するための伝統的技術は,スペクトル信号の異なる統計的性質を利用する。しかし,それらの多くは各試料の取り扱いを独立に行い,,空間次元が提供できる文脈情報から利益を得ない。画像マッピング学習問題への画像としてのハイパースペクトル自然画像再構成をもたらす,空間意味論を支援する条件付き生成敵対的フレームワークを適用した。これは初めて畳込みニューラルネットワークであり,特に,生成的敵対的ネットワークは,このタスクを解くために用いた。定量的評価は,44.7%の根平均二乗誤差(RMSE)降下とICVL自然ハイパースペクトル画像データセット上で47.0%の相対的RMSE低下を示した。Copyright 2018 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： 意味論 ,  学習 ,  反射率 ,  *ネットワーク ,  *画像再構成 ,  非線形性 ,  *画像 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  平均二乗誤差 ,  定量的評価 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  統計的性質 ,  信号再構成 ,  ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： RGB ,  文脈 ,  意識 ,  スペクトル ,  画像再構成 ,  敵対