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J-GLOBAL ID：201802256088067051   整理番号：18A1072748

スペクトル類似性を考慮したグラフベース判別分析によるハイパースペクトル画像の次元縮小【JST・京大機械翻訳】

Dimensionality Reduction of Hyperspectral Image with Graph-Based Discriminant Analysis Considering Spectral Similarity

著者 (4件)： Feng Fubiao (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Li Wei (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China) ,  Du Qian (Department of Electrical and Computer Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS 39762, USA) ,  Zhang Bing (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Science, Beijing 100094, China)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 323  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,グラフ埋込みはハイパースペクトル画像における次元縮小に対して大きな注目を集めている。例えば,局所性保存射影(LPP)は,熱カーネルにおける典型的なユークリッド距離を利用し,親和性行列を生成し,高次元データを低次元空間に投影する。しかしながら,ユークリッド距離は材料の固有スペクトル変化と十分に相関せず,不適切なグラフ表現をもたらす可能性がある。本研究では,スペクトル類似性(GDA-SSと表示)によるグラフベース判別分析を提案し,スペクトルバンド間の曲線変化記述を完全に考慮した。実際のハイパースペクトル画像に基づく実験結果により,提案した方法は,教師つきLPPのような従来の方法よりも優れており,最先端のスパースグラフベース判別分析(SGDA)よりも優れていることを実証した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  親和性 ,  スペクトルバンド ,  局所性 ,  *次元縮小 ,  *判別分析 ,  射影 ,  *類似性
準シソーラス用語： 低次元 ,  高次元データ ,  Euclid距離 ,  グラフ埋込み ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハイパースペクトルデータ ,  次元縮小 ,  グラフ埋込み ,  スペクトル類似性

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (34件)：

• Prasad, S.; Li, W.; Fowler, J.E.; Bruce, L.M. Information Fusion in the Redundant-Wavelet-Transform Domain for Noise-Robust Hyperspectral Classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2012, 50, 3474-3486.
• Du, B.; Zhang, L.; Zhang, L.; Chen, T.; Wu, K. A Discriminative Manifold Learning Based Dimension Reduction Method for Hyperspectral Classification. Int. J. Fuzzy Syst. 2012, 14, 272-277.
• Gao, L.; Li, J.; Khodadadzadeha, M.; Plaza, A.; Zhang, B.; He, Z.; Yan, H. Subspace-Based Support Vector Machines for Hyperspectral Image Classification. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2015, 12, 349-353.
• Li, W.; Tramel, E.W.; Prasad, S.; Fowler, J.E. Nearest Regularized Subspace for Hyperspectral Classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2014, 52, 477-489.
• Li, W.; Chen, C.; Su, H.; Du, Q. Local Binary Patterns and Extreme Learning Machine for Hyperspectral Imagery Classification. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2015, 53, 3681-3693.

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  類似性 ,  グラフ ,  判別分析 ,  ハイパースペクトル画像 ,  次元縮小