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J-GLOBAL ID:202202276426874964   整理番号:22A0397459

ハイパースペクトル画像分類のためのマルチスケールスーパーピクセルベース能動学習【JST・京大機械翻訳】

Multiscale Superpixel-Based Active Learning for Hyperspectral Image Classification
著者 (2件):
資料名:
巻: 19  ページ: ROMBUNNO.5503405.1-5  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)
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このレターは,ハイパースペクトル画像の分類のためのマルチスケールスーパーピクセルマップから得られた情報を利用する新しいアクティブ学習(AL)フレームワークを提案する。類似したスペクトル特性を持つ近くの画素が同じクラスに属する傾向があることを考慮して,選択した情報サンプルの自動ラベリングのためのマルチスケールスーパーピクセルマップを導入した。さらに,画像中の物体のマルチスケール特性を利用するために,階層的融合アプローチを開発し,スーパーピクセルマップによって提供される空間情報を分類結果に統合した。提案したALフレームワークの有効性を説明するために,一連のハイパースペクトル画像に関する実験を行い,解析した。結果は,他のアルゴリズムと比較して提案方法の優位性を確認した。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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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