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RS画像データのMLHとNN分類結果の比較評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/129345
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1293454e8211bf-24d5-4ce8-90d4-58d30bea552d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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KJ00001329556.pdf (251.1 kB)
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| Item type | National Convention(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1996-03-06 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | RS画像データのMLHとNN分類結果の比較評価 | |||||
| タイトル | ||||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | Evaluation conparison of RS image data classification results using NN and MLH. | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 茨城大学 工学部 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 茨城大学 工学部 | ||||||
| 著者所属 | ||||||
| 茨城大学 工学部 | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Faculty of engineering,Ibaraki University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Faculty of engineering,Ibaraki University | ||||||
| 著者所属(英) | ||||||
| en | ||||||
| Faculty of engineering,Ibaraki University | ||||||
| 論文抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 現在リモートセンシング画像データの分類法としては最大尤度法(MLH)が最も多く用いられてきている。これは、MLHが画素データの分布に合わせて尤度関数を定義し分類するものであり、統計的取り扱いが容易であるためであろう。本研究では、最近研究が行われてきているニューラルネットワーク(NN)分類法をアルゴリズム化したので両者の分類法をリモートセンシング画像データに適用し、分類法による分類結果の相違をパターンの種類や境界部分でアクティブィティー尺度を用いることによって比較評価する。 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||
| 書誌情報 |
全国大会講演論文集 巻 第52回, 号 メディア情報処理, p. 227-228, 発行日 1996-03-06 |
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| 出版者 | ||||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||
