| 초록 |
이 보고서에서는 초분광 이미지 분류를 위해 공간 기능 및 스펙트럼 기능을 공동으로 활용할 수 있는 Contextual CNN이라 부르는 콘볼루션 신경망(CNN) 기반 방법을 소개하고자 한다. Contextual CNN은 먼저 초분광 이미지의 공간 및 스펙트럼 기능을 공동으로 활용하는 크기가 다양한 여러 3차원 콘볼루션 필터를 동시에 적용하도록 설계되었다. 그리고 크기가 변할 수 있는 콘볼루션 필터를 적용하여 얻은 초기 공간 및 스펙트럼의 특징 맵이 결합되어 공간-스펙트럼 특징 맵이 형성된다. 초분광 이미지의 스펙트럼 정보와 공간 정보를 포함하는 결합된 피처 맵은 최종적으로 각 픽셀 벡터의 해당 레이블을 예측하는 FCN 아키텍처로 디자인된 네트워크를 통해 만들어진다. Contextual CNN은 2개의 벤치마크 데이터세트인 Indian Pines 데이터세트와 Pavia University 데이터세트에서 테스트되었고 성능 비교를 통해 두 데이터세트에서 비교되는 기술들에 비해 향상된 분류 성능을 보여주었다. |
