Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification
المؤلفون المشاركون
Zhang, Fan
Li, Heng-Chao
Hu, Wei
Huang, Yangyu
Wei, Li
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Recently, convolutional neural networks have demonstrated excellent performance on various visual tasks, including the classification of common two-dimensional images.
In this paper, deep convolutional neural networks are employed to classify hyperspectral images directly in spectral domain.
More specifically, the architecture of the proposed classifier contains five layers with weights which are the input layer, the convolutional layer, the max pooling layer, the full connection layer, and the output layer.
These five layers are implemented on each spectral signature to discriminate against others.
Experimental results based on several hyperspectral image data sets demonstrate that the proposed method can achieve better classification performance than some traditional methods, such as support vector machines and the conventional deep learning-based methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Wei& Huang, Yangyu& Wei, Li& Zhang, Fan& Li, Heng-Chao. 2015. Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification. Journal of Sensors،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070085
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Wei…[et al.]. Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification. Journal of Sensors No. 2015 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070085
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Wei& Huang, Yangyu& Wei, Li& Zhang, Fan& Li, Heng-Chao. Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification. Journal of Sensors. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1070085
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1070085
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر