• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Кузьмина, Маргарита Георгиевна. Многослойные сети-автоэнкодеры в задачах анализа и обработки гиперспектральных изображений / М. Г. Кузьмина. - Москва : ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, 2021. - 22 с. : ил. - (Препринт / Институт прикладной математики имени М. В. Келдыша Российской академии наук (Москва), ISSN 2071-2898 ; 28 за 2021 г.). - Библиогр.: с. 17-20 (38 назв.). - 59 экз. - DOI 10.20948/prepr-2021-28. - Текст (визуальный) : непосредственный.
    Содержание:
    Введение. - С. 3-9
    Нейронные сети-автоэнкодеры для получения сокращенной неизбыточной информации из исходных гиперспектральных данных на основе выделения "признаков" изображения. - С. 3
    Простые трехслойные автоэнкодеры и метод главных компонент. - С. 5
    Многослойные автоэнкодеры. - С. 8
    Примеры успешного использования многослойных автоэнкодеров для получения "признаков" изображения и сокращения размерности массива исходных гиперспектральных данных. - С. 10
    Модель пятислойного автоэнкодера для получения сжатого массива гиперспектральных данных на основе использования чисто спектральной информации. - С. 12
    Сверточные автоэнкодеры. - С. 14
    Заключительные замечания. - С. 16
    Список литературы. - С. 17
    ГРНТИ УДК
    89.57.35528.7:004(04)

    Рубрики:
    Окружающая среда -- Дистанционные методы исследования
    Обработка изображений

    Кл.слова (ненормированные): ВОССТАНОВЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК -- ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ -- ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ -- ЗЕМНАЯ ПОВЕРХНОСТЬ -- ПИКСЕЛИ -- СПЕКТРАЛЬНАЯ КРИВАЯ
    Аннотация: Предложена модель пятислойного автоэнкодера, предназначенная для выделения обобщенных "признаков" гиперспектрального изображения и получения сжатого массива данных, определяющих изображение. На первом этапе возможности модели предполагается изучать на основе использования чисто спектральной информации, используя для настройки сети автоэнкодера спектральную функцию ошибок, зависящую от формы спектральных кривых. Планируется испытание автоэнкодера на примерах изображений, содержащихся трех известных и широко используемых базах гиперспектральных данных (Indian Pines, Pavia University и KSC).
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): М/16400/28 за 2021 г.)

    Шифр в сводном ЭК: ba1e491346ff1fdb1cabf00a09b2031c



    Заказ фрагмента документа ₽