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J-GLOBAL ID：201802277963729568   整理番号：18A0277715

ハイパースペクトル非混合のための画素類似性性能を向上させるためのメトリック類似性正則化器【Powered by NICT】

Metric similarity regularizer to enhance pixel similarity performance for hyperspectral unmixing

著者 (3件)： Ahmad Muhammad (Machine Learning and Knowledge Representation (MlKr) Lab, Innopolis University, Russian Federation) ,  Bashir Ali Kashif (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Japan) ,  Khan Adil Mehmood (Machine Learning and Knowledge Representation (MlKr) Lab, Innopolis University, Russian Federation)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 140  ページ： 86-95  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトル線形非混合ハイパースペクトル画像からのピクセルスペクトルを分離する端成分とそれらの豊度と呼ばれるスペクトル信号の収集に工程へ適用した。実際には,同定された端成分は,与えられた画像内のスペクトル的に変化することができ,このようにして純粋な端成分の可変例として解釈できる。この目的のために,本研究では,線形非混合システム,雑音推定,バンド選択,端成分推定を実行する。本研究では,スペクトルパラメータの混合物を観察するためにバンドと最大尤度とパラメータの混合物を推定し,パラメータを最適化するために期待値最大化フレームワークを選択しながらクラス分散内で低減する低い順序統計量の概念を利用した。パラメータを最適化することが,計量類似性正則化器はシステムをより効果的にする空間関連合理性とスペクトル類似性を強化するための組み込んだ。システムの主要な利点である,はと全波長データの両方に用いることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形性 ,  最尤法 ,  画像 ,  最適化 ,  *類似性 ,  *スペクトル ,  *正則化 ,  *画素
準シソーラス用語： 順序統計量 ,  EMアルゴリズム ,  雑音推定 ,  端成分 ,  ハイパースペクトル画像 ,  *ホップ数 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハイブリッド最適化 ,  最大尤度 ,  期待値最大化 ,  ハイパースペクトル非混合

分類 (1件)： 光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイパースペクトル ,  画素 ,  類似性 ,  メトリック ,  正則化