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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.8
- 수록면
- 534 - 540 (7page)
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고차원 특성과 높은 상관성은 하이퍼스펙트럴 데이터의 주요 특징이다. LDA와 그 변형 선형 투사 방법들이 고차원 스펙트럴 정보로부터 저차원의 특징을 추출하는데 사용되었다. LDA는 학습 데이터가 적은 경우 흔히 발생하는 과대적합으로 인해 일반화 성능이 낮아지는 문제가 발생하는데, 이를 완화하기 위하여 LDA 규칙화(regularization) 방법들이 제시되었다. 그 중, 평탄도(smoothness) 제약에 기반한 LDA 규칙화 기법은 높은 상관성을 갖는 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성에 적합한 특징 추출 기법이다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서 평탄도 제약을 갖는 LDA 규칙화 방법을 소개하고 학습 데이터 조건에 따른 성능을 실험적으로 분석한다. 또한, 분류 성능의 향상을 위한 스펙트럴 정보와 공간적 정보의상관성을 함께 활용하는 이중 평탄도 LDA 규칙화 기법을 제시한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 하이퍼스펙트럴 영상
3. LDA 기법
4. 하이퍼스펙트럴 영상 분류를 위한 S-LDA
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (16)
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1. [학술지(정기간행물)] - P. Martinsen / 1999 / A versatile near-infrared imaging spectrometer / J. of Near-Infrared Spectrosc 7 (1) : 17 ~ 25
2. [학술지(정기간행물)] - G. Shaw / 2002 / Signal processing for hyperspectral image exploitation / IEEE Signal Processing Magazine 19 (1) : 12 ~ 16
3. [학술지(정기간행물)] - Z. Du / 2007 / Band selection of hyperspectral images for automatic detection of poultry skin tumors / IEEE Trans. Automation Science and Engineering 4 (3) : 332 ~ 339
4. [학술지(정기간행물)] - G. F. Houghes / 1968 / On the mean accuracy of statistical pattern recognition / IEEE Trans. Inform. Theory 14 (1) : 55 ~ 63
5. [단행본] - K. Fukunga / 1991 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Academic Press
2. [학술지(정기간행물)] - G. Shaw / 2002 / Signal processing for hyperspectral image exploitation / IEEE Signal Processing Magazine 19 (1) : 12 ~ 16
3. [학술지(정기간행물)] - Z. Du / 2007 / Band selection of hyperspectral images for automatic detection of poultry skin tumors / IEEE Trans. Automation Science and Engineering 4 (3) : 332 ~ 339
4. [학술지(정기간행물)] - G. F. Houghes / 1968 / On the mean accuracy of statistical pattern recognition / IEEE Trans. Inform. Theory 14 (1) : 55 ~ 63
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