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J-GLOBAL ID：202202231380230132   整理番号：22A0397431

ハイパースペクトルアンミキシングのための全変動を伴う相関エントロピーベースの自己エンコーダ様NMF【JST・京大機械翻訳】

Correntropy-Based Autoencoder-Like NMF With Total Variation for Hyperspectral Unmixing

著者 (4件)： Feng Xin-Ru (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Li Heng-Chao (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Liu Shuang (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu, China) ,  Zhang Hongyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping, and Remote Sensing, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.5500505.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： ハイパースペクトル画像(HSI)をより良い性能で混合するために,このレターは,全変動(CANMF-TV)方式によるコローエントロピーベースの自動符号器様非負行列因数分解(NMF)(CANMF)を提案する。NMFは混合ピクセルを非混合するために広く適用されている。しかし,それはエンドメンバー空間における豊度から元のデータを再構成するだけであった。元のデータ空間をエンドメンバー空間に直接投影し,次に,豊度行列を達成するために,著者らは,最初にハイパースペクトル非混合のためにオートエンコーダ様NMFを利用して,それは復号器と符号器の両方を統合した。HSIがノイズによって典型的に劣化するということを考慮して,相関エントロピー誘発計量(CIM)を導入して,CANMFモデルを構築した。さらに,TV正則化器をCANMFモデルに課し,豊度の区分的平滑度を促進することによって空間-文脈情報を保存する。最後に,一連の実験を,合成および実際のデータセットの両方について行い,比較に対する提案したCANMF-TV法の有効性を実証した。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： *エントロピー ,  雑音 ,  復号器 ,  *符号器 ,  再構成 ,  正則化 ,  有効性 ,  平滑度
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  非負行列因子分解 ,  *総変動 ,  *ハイパースペクトルアンミキシング ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (7件)： ハイパースペクトルアンミキシング ,  全変動 ,  相関 ,  エントロピー ,  自己 ,  エンコーダ ,  NMF