多重分光画像における複合決定法と適応的分類法の検討
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概要
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先に，筆者らは局所的空間情報を利用する多重分光画像分類手法の評価実験について報告したが，その中で，複合決定法と適応的分類法は識別率と処理時間の両面で比較的良好な結果を示した．本論文では，この2手法について更に高い識別率をあげうるような改良法を検討し，その効果を検証する実験結果について述べた．具体的には，複合決定法についてはcontext分布を3画素間の依存関係に基づいて推定する改良法を，適応的分類法については分類領域の形状を方形以外にも拡張して「適応性」を高めた拡張形適応的分類法を新たに提案した．特に，拡張形適応的分類法はベイズ決定などの画素単位分類に比べてかなり高い識別率をあげうる実用性の高い手法であり，今後標準的な分類手法として幅広く利用されることが期待される．
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