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Learning spatial filters for multispectral image segmentation

  • Devis Tuia
  • , Gustavo Camps-Valls
  • , Remi Flamary
  • , Alain Rakotomamonjy
  • University of Valencia
  • Normandie Université

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We present a novel filtering method for multispectral satellite image classification. The proposed method learns a set of spatial filters that maximize class separability of binary support vector machine (SVM) through a gradient descent approach. Regularization issues are discussed in detail and a Frobenius-norm regularization is proposed to efficiently exclude uninformative filters coefficients. Experiments carried out on multiclass one-against-all classification and target detection show the capabilities of the learned spatial filters.

langue originaleAnglais
titreProceedings of the 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010
Pages41-46
Nombre de pages6
Les DOIs
étatPublié - 24 nov. 2010
Modification externeOui
Evénement2010 IEEE 20th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010 - Kittila, Finlande
Durée: 29 août 20101 sept. 2010

Série de publications

NomProceedings of the 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010

Une conférence

Une conférence2010 IEEE 20th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, MLSP 2010
Pays/TerritoireFinlande
La villeKittila
période29/08/101/09/10

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Learning spatial filters for multispectral image segmentation ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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