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자료유형
학술저널
저자정보
김주창 (한국과학기술원) 양유경 (국방과학연구소) 김준형 (국방과학연구소) 김준모 (한국과학기술원)
저널정보
대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제33권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
455 - 467 (13page)

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초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 L2,1-norm regression 모델을 이용한새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.
#Hyperspectral Target Detection #Band Selection #L2 #1-norm regression

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