文献

J-GLOBAL ID：202202213304479242   整理番号：22A0202679

ハイパースペクトルターゲット検出のためのマルチターゲット多重インスタンス学習【JST・京大機械翻訳】

Multitarget Multiple-Instance Learning for Hyperspectral Target Detection

著者 (7件)： Meerdink Susan (Department of Geographical and Sustainability Sciences, The University of Iowa, Iowa, IA, USA) ,  Bocinsky James (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Zare Alina (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Kroeger Nicholas (Department of Computer and Information Science Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  McCurley Connor (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Shats Daniel (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida, Gainesville, FL, USA) ,  Gader Paul (Engineering School of Sustainable Infrastructure and Environment, University of Florida, Gainesville, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5502814.1-14  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  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： リモートセンシングにおいて,正確にラベル付けされる大きなデータセットを取得または収集することは,しばしば困難である。この困難は,通常,研究サイトの空間面積とアクセシビリティ,地球測位システム(GPS)の誤差,および画像空間分解能に起因する混合ピクセルを含む,いくつかの問題による。不正確なラベルを持つ訓練サンプルから多重ターゲット署名を推定する2つの変動を持つアプローチを提案する:マルチターゲット多重インスタンス適応コサイン推定器(MTMI-ACE)とマルチターゲット多重インスタンススペクトル整合フィルタ(MTMI-SMF)。提案方法は,多重インスタンス,不正確にラベル付けされたデータセットを直接考慮することによって,上記の問題に対処した。それらは,適応余弦推定器(ACE)とスペクトル整合フィルタ(SMF)を用いて,バックグラウンドに対する検出を最適化するターゲット署名の辞書を学習する。模擬ハイパースペクトルデータセットを用いて提案アルゴリズムをテストするために実験を行い,米国,サンタBarbara郡で収集された大気可視/赤外撮像分光計(AVIRIS)ハイパースペクトルデータセットを,米国,サザンド・サウンド州で集めた。模擬および実際のハイパースペクトルターゲット検出実験は,提案アルゴリズムがターゲット署名を学習し,ターゲット検出を実行するのに有効であることを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  *学習 ,  地球 ,  *スペクトル ,  *多重化 ,  リモートセンシング ,  分光計 ,  GPS ,  整合フィルタ
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ターゲット検出 ,  AVIRIS ,  赤外イメージング ,  マルチターゲット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  ターゲット検出 ,  マルチターゲット ,  多重 ,  インスタンス ,  学習