論文の概要: Frost filtered scale-invariant feature extraction and multilayer perceptron for hyperspectral image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12556v1
• Date: Thu, 18 Jun 2020 10:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 14:18:02.363761
• Title: Frost filtered scale-invariant feature extraction and multilayer perceptron for hyperspectral image classification
• Title（参考訳）: 過スペクトル画像分類のためのフロストフィルタ付きスケール不変特徴抽出と多層パーセプトロン
• Authors: G.Kalaiarasi, S.Maheswari
• Abstract要約: 超スペクトル画像の分類にFrost Filtered Scale-Invariant Feature Transformation based MultiLayer Perceptron Classification (FFSIFT-MLPC)を導入している。 FFSIFT-MLPC技術は、前処理、特徴抽出、複数の層を用いた分類の3つの主要なプロセスを実行する。 その結果, FFSIFT-MLPC法により高スペクトル画像分類精度, PSNRが向上し, 偽陽性率を最小化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification plays a significant in the field of remote sensing due to its ability to provide spatial and spectral information. Due to the rapid development and increasing of hyperspectral remote sensing technology, many methods have been developed for HSI classification but still a lack of achieving the better performance. A Frost Filtered Scale-Invariant Feature Transformation based MultiLayer Perceptron Classification (FFSIFT-MLPC) technique is introduced for classifying the hyperspectral image with higher accuracy and minimum time consumption. The FFSIFT-MLPC technique performs three major processes, namely preprocessing, feature extraction and classification using multiple layers. Initially, the hyperspectral image is divided into number of spectral bands. These bands are given as input in the input layer of perceptron. Then the Frost filter is used in FFSIFT-MLPC technique for preprocessing the input bands which helps to remove the noise from hyper-spectral image at the first hidden layer. After preprocessing task, texture, color and object features of hyper-spectral image are extracted at second hidden layer using Gaussian distributive scale-invariant feature transform. At the third hidden layer, Euclidean distance is measured between the extracted features and testing features. Finally, feature matching is carried out at the output layer for hyper-spectral image classification. The classified outputs are resulted in terms of spectral bands (i.e., different colors). Experimental analysis is performed with PSNR, classification accuracy, false positive rate and classification time with number of spectral bands. The results evident that presented FFSIFT-MLPC technique improves the hyperspectral image classification accuracy, PSNR and minimizes false positive rate as well as classification time than the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、空間的およびスペクトル的な情報を提供する能力により、リモートセンシングの分野で重要な役割を果たす。 ハイパースペクトルリモートセンシング技術の急速な発展と増大により、hsi分類のための多くの手法が開発されているが、優れた性能を達成できていない。 超スペクトル像を高精度かつ最小時間で分類するために,Frost Filtered Scale-Invariant Feature Transformation based MultiLayer Perceptron Classification (FFSIFT-MLPC)技術を導入した。 FFSIFT-MLPC技術は、前処理、特徴抽出、複数の層を用いた分類の3つの主要なプロセスを実行する。 はじめに、ハイパースペクトル像はスペクトルバンドの数に分割される。 これらのバンドはパーセプトロンの入力層に入力として与えられる。 次に、FrostフィルタをFFSIFT-MLPC技術を用いて入力帯域を前処理し、第1の隠蔽層におけるハイパースペクトル画像からノイズを取り除く。 プリプロセッシング処理後、ガウス分布スケール不変特徴変換を用いて、第2隠れ層において、ハイパースペクトル画像のテクスチャ、色、オブジェクト特徴を抽出する。 第3の隠蔽層では、抽出された特徴と試験特徴との間のユークリッド距離を測定する。 最後に、ハイパースペクトル画像分類のための出力層で特徴マッチングを行う。 分類された出力はスペクトル帯域(すなわち異なる色)によって生成される。 実験は,PSNR,分類精度,偽陽性率,スペクトル帯数による分類時間を用いて行った。 その結果, ffsift-mlpc法により超スペクトル画像分類精度, psnrが向上し, 偽陽性率, 分類時間の最小化が可能となった。

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