Deep Learning for Hyperspectral Data Classification through Exponential Momentum Deep Convolution Neural Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-10-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Classification is a hot topic in hyperspectral remote sensing community.
In the last decades, numerous efforts have been concentrated on the classification problem.
Most of the existing studies and research efforts are following the conventional pattern recognition paradigm, which is based on complex handcrafted features.
However, it is rarely known which features are important for the problem.
In this paper, a new classification skeleton based on deep machine learning is proposed for hyperspectral data.
The proposed classification framework, which is composed of exponential momentum deep convolution neural network and support vector machine (SVM), can hierarchically construct high-level spectral-spatial features in an automated way.
Experimental results and quantitative validation on widely used datasets showcase the potential of the developed approach for accurate hyperspectral data classification.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yue, Qi& Ma, Caiwen. 2016. Deep Learning for Hyperspectral Data Classification through Exponential Momentum Deep Convolution Neural Networks. Journal of Sensors،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110409
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yue, Qi& Ma, Caiwen. Deep Learning for Hyperspectral Data Classification through Exponential Momentum Deep Convolution Neural Networks. Journal of Sensors No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110409
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yue, Qi& Ma, Caiwen. Deep Learning for Hyperspectral Data Classification through Exponential Momentum Deep Convolution Neural Networks. Journal of Sensors. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1110409
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1110409
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