Sammanfattning av denna webbsida: Hyperspektral images (HSI) ger rik information som kanske inte fångas upp av andra avkänningstekniker och därför gradvis hittar ett brett spektrum av tillämpningar. De genererar dock också en stor mängd irrelevanta eller överflödiga uppgifter för en viss uppgift. Detta orsakar ett antal frågor, bland annat avsevärt ökad beräkningstid, komplexitet och skala av förutsägelser modeller som kartlägger data till semantik (t.ex., klassificering) och behovet av en stor mängd märkta data för utbildning. Särskilt är det i allmänhet svårt och dyrt för experter att få tillräckligt med utbildningsprover i många tillämpningar. Detta dokument tar upp dessa frågor genom att utforska ett antal klassiska dimensionsreduktionsalgoritmer i maskininlärningsgrupper för HSI-klassificering. För att minska storleken på träningsdata, funktionsval (t.ex. ömsesidig information, minimal redundans maximal relevans) och funktionsextraktion (t.ex., Principal Component Analysis (PCA), Kernel PCA) antas för att öka en baslinje klassificeringsmetod, Support Vector Machine (SVM). De föreslagna algoritmerna utvärderas med hjälp av en riktig HSI-datauppsättning. Det visas att PCA ger den mest lovande prestandan när det gäller att minska antalet funktioner eller spektralband. Det noteras att den föreslagna metoden, samtidigt som den avsevärt minskar beräkningskomplexiteten, kan ge bättre klassificeringsresultat jämfört med den klassiska SVM på ett litet träningsdataset, vilket gör den lämplig för realtidstillämpningar eller när endast begränsade träningsdata finns tillgängliga. Dessutom kan det också uppnå prestanda som liknar den klassiska SVM på stora datauppsättningar men med mycket mindre datortid.
Su m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. Ref-arbetet undersöker dimensionsminskningen av en hyperspektral bild (HSI) datauppsättning genom funktionsval och funktionsextraktion tekniker.
Dimension Reduction Aided Hyperspectral Image Classification with a Small-sized Training Dataset: Experimental Comparisons
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}