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J-GLOBAL ID：201702231427968221   整理番号：17A0756261

信頼エントロピーにハイパースペクトルリモートセンシング画像分類基地のための半教師つき学習に関する研究【Powered by NICT】

Research on Semi-Supervised Learning for Hyperspectral Remote Sensing Imaging Classification Base on Confidence Entropy

著者 (5件)： Wang Chunyang ,  Xu Zhifang ,  Wang Shuangting ,  Zhang Hebing ,  Chen Zhichao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICPADS  ページ： 1225-1228  発行年： 2016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： ハイパースペクトル分類の研究は現在のところホットスポットである。本論文では,効果的な半教師つき分類手法では,この信頼度エントロピーに基づくハイパースペクトル画像のために提案した。実験結果は,提案した方法が効果的に分類の精度を改善し,少数のラベル付きサンプルを用いたハイパースペクトル画像データのための良好な分類結果を得ることができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 信頼度 ,  *エントロピー ,  ホットスポット
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  半教師付き分類 ,  *ハイパースペクトル ,  *半教師つき学習 ,  *画像分類 ,  *ハイパースペクトル・リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 信頼 ,  エントロピー ,  ハイパースペクトルリモートセンシング ,  画像分類 ,  半教師つき学習 ,  研究