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J-GLOBAL ID：201802257559845611   整理番号：18A1029391

衛星画像分類における特徴選択のための共生生物探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A symbiotic organisms search algorithm for feature selection in satellite image classification

著者 (2件)： Jaffel Zaineb (SIIVT - RIADI, National School of Computer Science, Tunis, Tunisia) ,  Farah Mohamed (SIIVT - RIADI, National School of Computer Science, Tunis, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ATSIP  ページ： 1-5  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： 画像分類性能は,記述子の最良の選択とそれらを抽出するために用いられる技術に大きく依存する。リモートセンシングの分野におけるデータの指数関数的成長により,これらの大量画像を分類することは依然として未解決で挑戦的な課題である。特徴空間の高次元性は時間と空間の複雑さを増加させるだけでなく,分類モデルを構築するための精度と時間に関して画像分類性能を減少させることもできる。この課題を克服するために,本論文では,良好な分類率を維持しながら,少数の特徴を選択するために,フィードフォワード人工ニューラルネットワークを訓練するための組合せ最適化アルゴリズムに基づく新しい特徴選択法を提案した。提案した方法の性能を実画像データセットで試験し,他の最先端の方法と比較した。実験結果は,提案方法が良い性能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： ニューラルネットワーク ,  *画像 ,  リモートセンシング ,  高次元 ,  フィードフォワード ,  *特徴選択 ,  指数関数
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  分類モデル ,  特徴空間 ,  *探索アルゴリズム ,  *画像分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 衛星画像 ,  分類 ,  特徴選択 ,  共生生物 ,  探索アルゴリズム