論文の概要: Class-Wise Principal Component Analysis for hyperspectral image feature extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04496v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 17:25:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 15:04:58.492311
• Title: Class-Wise Principal Component Analysis for hyperspectral image feature extraction
• Title（参考訳）: ハイパースペクトル画像特徴抽出のためのクラスワイズ主成分分析
• Authors: Dimitra Koumoutsou, Eleni Charou, Georgios Siolas, Giorgos Stamou
• Abstract要約: 本稿では,超スペクトルデータの教師付き特徴抽出法であるクラスワイズ主成分分析について述べる。 次元削減は超スペクトル画像分類タスクを補完する重要な前処理ステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the Class-wise Principal Component Analysis, a supervised feature extraction method for hyperspectral data. Hyperspectral Imaging (HSI) has appeared in various fields in recent years, including Remote Sensing. Realizing that information extraction tasks for hyperspectral images are burdened by data-specific issues, we identify and address two major problems. Those are the Curse of Dimensionality which occurs due to the high-volume of the data cube and the class imbalance problem which is common in hyperspectral datasets. Dimensionality reduction is an essential preprocessing step to complement a hyperspectral image classification task. Therefore, we propose a feature extraction algorithm for dimensionality reduction, based on Principal Component Analysis (PCA). Evaluations are carried out on the Indian Pines dataset to demonstrate that significant improvements are achieved when using the reduced data in a classification task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパースペクトルデータの教師付き特徴抽出法であるクラスワイド主成分分析を提案する。 ハイパースペクトルイメージング(HSI)は,近年,リモートセンシングなど様々な分野に登場している。 ハイパースペクトル画像の情報抽出タスクがデータ固有の問題に負担されることを認識し,2つの大きな問題を特定し,対処する。 これらは、データキューブの大量発生と、超スペクトルデータセットで一般的なクラス不均衡問題によって生じる次元の呪いである。 次元削減は超スペクトル画像分類タスクを補完する重要な前処理ステップである。 そこで本研究では,主成分分析(PCA)に基づく次元削減のための特徴抽出アルゴリズムを提案する。 インドパインズデータセット上で評価を行い、分類タスクで削減されたデータを使用する場合、大幅な改善が達成されることを示す。

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