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J-GLOBAL ID：201802262626901612   整理番号：18A0822619

ハイパースペクトル画像のための仮想次元のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A Review of Virtual Dimensionality for Hyperspectral Imagery

著者 (1件)： Chang Chein-I (Center of Hyperspectral Imaging in Remote Sensing, Information and Technology College, Dalian Maritime University, Dalian, China)
資料名： IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing  (IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing)
巻： 11  号： 4  ページ： 1285-1305  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2259A  ISSN： 1939-1404  CODEN： IJSTHZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 仮想次元(VD)は,ハイパースペクトルデータにおけるスペクトル的に異なる特徴の数として最初に定義されている。残念ながら,「スペクトル的に明確な特徴」の特定の定義はなく,結果として,VDを推定するために開発された多くの技術は,異なる解釈をもつVDに対して種々の値を生み出した。本論文では,VD推定が代替仮説下の信号源と考えられる関心のあるターゲットを持つ二値複合仮説試験問題として定式化されるNeyman-Pearson検出理論の文脈においてVDを再検討し,目標の欠如を表すヌル仮説を示した。特に,両方の仮説の下の信号源は,3つの側面によって特定される。一つは,固有解析によるデータ統計により完全に特性化される信号源であり,線形混合モデルフィッティング誤差解析により得られる信号源であり,第三の信号源は,合成および実画像実験により,ターゲット指定VDと呼ばれる新しい概念を導出する信号源である。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： *画像 ,  仮説検定 ,  *スペクトル ,  キャラクタリゼーション ,  誤差解析 ,  定式化
準シソーラス用語： 信号源 ,  ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル画像 , 【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 (4件)： ハイパースペクトル画像 ,  仮想 ,  次元 ,  レビュー