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Further results on dissimilarity spaces for hyperspectral images RF-CBIR

Venganzones, Miguel und Datcu, Mihai und Graa, Manuel (2013) Further results on dissimilarity spaces for hyperspectral images RF-CBIR. Pattern Recognition Letters, 34 (14), Seiten 1659-1668. Elsevier. doi: 10.1016/j.patrec.2013.05.025. ISSN 0167-8655.

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Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167865513002237

Kurzfassung

Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems are powerful search tools in image databases that have been little applied to hyperspectral images. Relevance Feedback (RF) is an iterative process that uses machine learning techniques and user’s feedback to improve the CBIR systems performance. We pursued to expand previous research in hyperspectral CBIR systems built on dissimilarity functions defined either on spectral and spatial features extracted by spectral unmixing techniques, or on dictionaries extracted by dictionary-based compressors. These dissimilarity functions were not suitable for direct application in common machine learning techniques. We propose to use a RF general approach based on dissimilarity spaces which is more appropriate for the application of machine learning algorithms to the Hyperspectral RF-CBIR. We validate the proposed RF method for hyperspectral CBIR systems over a real hyperspectral dataset.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/83107/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Further results on dissimilarity spaces for hyperspectral images RF-CBIR
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Venganzones, MiguelUPV EHUNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Graa, ManuelUPV EHUNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Oktober 2013
Erschienen in:Pattern Recognition Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:34
DOI:10.1016/j.patrec.2013.05.025
Seitenbereich:Seiten 1659-1668
Verlag:Elsevier
ISSN:0167-8655
Status:veröffentlicht
Stichwörter:remote sensing, hyperspectral images, relevance feeedback, content-based image retrieval
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Schwarz, Gottfried
Hinterlegt am:28 Jun 2013 11:56
Letzte Änderung:10 Jan 2014 16:23

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