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J-GLOBAL ID：201902218856940307   整理番号：19A0101841

ハイパースペクトル画像の一般物体認識への応用

Application of Hyperspectral Images for Generic Object Recognition

著者 (1件)： 加藤邦人 (岐阜大学工学部電気電子・情報工学科情報コース)
資料名： 精密工学会誌(Web)  (Journal of the Japan Society for Precision Engineering (Web))
巻： 84  号： 12  ページ： 958-962(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： U0462A  ISSN： 1882-675X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ハイパースペクトル画像の一般物体認識への応用について,その方法と応用例を記述。
・ハイパースペクトル画像の物質固有の反射および吸収特性を利用した肌および葉緑体の認識事例を紹介。
・ハイパースペクトル画像のクラス分類における識別手法として,サポートベクターマシンを用いる方法,回帰モデルを用いる方法およびディープラーニングを用いる方法を解説。
・目的変数を多次元で出力するPLS2を用いた物体認識例として肌,植物の葉およびアスファルトの例を記述。

シソーラス用語： *スペクトル画像 ,  *物体認識 ,  葉緑体 ,  光吸収 ,  サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  変数 ,  皮膚 ,  アスファルト ,  葉 ,  回帰モデル ,  光反射 ,  セグメンテーション ,  選択 ,  画像処理
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル画像 ,  深層学習 ,  波長選択 ,  肌 ,  分光反射 ,  目的変数

著者キーワード (6件)： hyperspectral image ,  generic object recognition ,  spectral reflection characteristics ,  hyperspectral image ,  generic object recognition ,  spectral reflection characteristics

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (27件)：

• 1) 横谷直人, 岩崎晃:ハイパースペクトル画像処理が拓く新しい地球観測, 人工知能, 29, 4 (2014) 357.
• 2) U.B. Gewali, S.T. Monteiro and E. Saber : Machine learning based hyperspectral image analysis : A survey, arXiv preprint arXiv : 1802.08701v1 (2018).
• 3) M. Chi and L. Bruzzone : Semisupervised classification of hyperspectral images by SVMs optimized in the primal, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 45, 6 (2007) 1870.
• 4) M.E. Tipping : Sparse bayesian learning and the relevance vector machine, The journal of machine learning research, 1 (2001) 211.
• 5) A.C. Braun, U. Weidner and S. Hinz : Classification in high-dimensional feature spaces-assessment using SVM, IVM and RVM with focus on simulated EnMAP data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 5, 2 (2012) 436.

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパースペクトル画像 ,  一般物体認識 ,  応用