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J-GLOBAL ID：201902227352258267   整理番号：19A2719930

Laplace正則化深部分空間クラスタリングに基づくハイパースペクトル画像のスペクトル空間クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Spectral-Spatial Clustering of Hyperspectral Image Based on Laplacian Regularized Deep Subspace Clustering

著者 (5件)： Zeng Meng (China University of Geosciences,School of Computer Science,,Wuhan,,China) ,  Cai Yaoming (China University of Geosciences,School of Computer Science,,Wuhan,,China) ,  Liu Xiaobo (China University of Geosciences,School of Automation,,Wuhan,,China) ,  Cai Zhihua (China University of Geosciences,School of Computer Science,,Wuhan,,China) ,  Li Xiang (China University of Geosciences,School of Computer Science,,Wuhan,,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 2694-2697  発行年： 2019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： 本論文では,教師なしハイパースペクトル画像(HSI)分類のために,Laplace正規化深部分空間クラスタリング(LRDSC)と名付けた新しいクラスタリング法を提案した。幾何学的情報を反映する多様体構造を考慮するために,部分空間クラスタリングにLaplace正則化を導入した。線形空間で動作する部分空間クラスタ化を可能にするために,非線形特性を有する複雑なHSIデータを扱うために,著者らは深い畳込み自動符号器を有する自己表現層として部分空間クラスタ化を結合した。さらに,スキップ接続による三次元畳込みとデコンボリューションを利用して,スペクトル空間情報の完全抽出とネットワークによって生成された歴史的特徴マップの完全利用を行った。提案した方法の結果を,4つの実際のハイパースペクトルデータセット上で6つの既存のクラスタ法と比較し,提案した方法が最先端の性能を達成できることを示した。Copyright 2019 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： ネットワーク ,  畳込み ,  デコンボリューション ,  *正則化 ,  *スペクトル ,  正規化 ,  *クラスタ ,  クラスタ化 ,  三次元 ,  多様体
準シソーラス用語： 空間情報 ,  *部分空間 ,  *部分空間クラスタリング ,  *ハイパースペクトル画像 ,  *空間クラスタリング , 【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 (5件)： 正則化 ,  部分空間クラスタリング ,  ハイパースペクトル画像 ,  スペクトル ,  空間クラスタリング