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J-GLOBAL ID：201802233271960271   整理番号：18A1897921

畳込みニューラルネットワークに基づくハイパースペクトル画像のターゲット検出【JST・京大機械翻訳】

Target Detection of Hyperspectral Image Based on Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Liu Xuefeng (Qingdao University of Science & Technology, Qingdao, 266061, China) ,  Wang Congcong (Qingdao University of Science & Technology, Qingdao, 266061, China) ,  Sun Qiaoqiao (Qingdao University of Science & Technology, Qingdao, 266061, China) ,  Fu Min (Ocean University of China, Qingdao, 266100, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 9255-9260  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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類とターゲット検出にうまく適用されているが,ハイパースペクトル画像(HSI)ターゲット検出の分野にはほとんど導入されていない。そこで本論文では,CNNに基づくハイパースペクトル画像(HSI)ターゲット検出法を提案した。最初に,生のHSIデータを前処理して,スペクトル情報を得ることができた。第二に,特徴情報を抽出するために,CNNを訓練し,ネットワークのパラメータをHSIに従って調整した。最後に,目標を抽出した特徴に従って較正する。提案方法の目標検出性能を推定するために,深い信念ネットワーク(DBN)とSVM方法を,実世界AVIRIS HSI実験の実験において比較した。数値結果は,提案方法がHSIターゲット検出の分野において有望な展望を有することを示した。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： 前処理 ,  *スペクトル ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： AVIRIS ,  信念ネットワーク ,  検出能 ,  画像分類 ,  *ターゲット検出 ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【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 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ハイパースペクトル画像 ,  ターゲット検出