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J-GLOBAL ID：201702244108193827   整理番号：17A0073047

スペクトル再構成訓練サンプル選択方法の研究【JST・京大機械翻訳】

Selection Method of Training Samples for Spectral Reconstruction

著者 (3件)： Liang Jinxing (Wuhan University) ,  Wan Xiaoxia (Wuhan University) ,  Wang Qi (Wuhan University)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 37  号： 7  ページ： 125-130  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2655A  ISSN： 1001-3563  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】スペクトル再構成における訓練サンプルの選択方法とトレーニングサンプルの数がスペクトル再構成精度に及ぼす影響を研究する。方法:スペクトル反射率が既知の1687個の鉱物サンプルを研究対象とし、実際の六チャンネル広帯域スペクトル画像システムを構築し、キャリブレーションを行い、広帯域スペクトル画像システムを用いてサンプルの六チャンネルデジタル応答値を収集し、校正を行い、R-MATRIXスペクトル再構築方法を採用した。本論文では,既存の方法と提案した訓練サンプル選択法のスペクトル再構成精度と計算効率を比較した。実験結果により,分割領域最大化は,スペクトル画像処理におけるトレーニングサンプルの選択に,良好に適用でき,そして,それは,スペクトル再構成精度を保証し,そして,トレーニングサンプル選択の効率を大いに改善し,そして,提案した方法は,色領域最大化に基づいた。複製指向のスペクトルイメージングプロセスにもある程度の実用性がある。結論:本研究の結果は,スペクトル画像処理におけるトレーニングサンプル選択法の選択に有用である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： チャネル ,  広帯域 ,  複製 ,  反射率 ,  スペクトル画像 ,  *スペクトル ,  鉱物 ,  *再構成
準シソーラス用語： 実用性 ,  スペクトル画像処理 ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： spectral imaging ,  spectral reconstruction ,  training sample ,  reconstruction accuracy

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  再構成 ,  訓練 ,  サンプル ,  選択方法 ,  研究