JP6126469B2 - ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するためのアルゴリズムを選択する方法 - Google Patents
ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するためのアルゴリズムを選択する方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6126469B2 JP6126469B2 JP2013123295A JP2013123295A JP6126469B2 JP 6126469 B2 JP6126469 B2 JP 6126469B2 JP 2013123295 A JP2013123295 A JP 2013123295A JP 2013123295 A JP2013123295 A JP 2013123295A JP 6126469 B2 JP6126469 B2 JP 6126469B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- processor
- hyperspectral
- characteristic
- frame
- hyperspectral data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/285—Selection of pattern recognition techniques, e.g. of classifiers in a multi-classifier system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/87—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using selection of the recognition techniques, e.g. of a classifier in a multiple classifier system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
- G06T2207/10036—Multispectral image; Hyperspectral image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20004—Adaptive image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20076—Probabilistic image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30212—Military
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/62—Extraction of image or video features relating to a temporal dimension, e.g. time-based feature extraction; Pattern tracking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/10—Terrestrial scenes
- G06V20/194—Terrestrial scenes using hyperspectral data, i.e. more or other wavelengths than RGB
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Description
12 データを受け取るステップ
14 ハイパースペクトルフレームの組を処理するステップ
16 目標候補を選択するステップ
18 選択した目標対象を追跡するステップ
20 データベース内のテンプレートと比較するステップ
22 マッチング対を決定するステップ
24 マッチング程度および検出の確率を決定するステップ
26 検出の確率がしきい値を超えるかどうかを決定するステップ
28 テンプレートデータベース
30 新しいテンプレートが生出されるかどうかを決定するステップ
32 候補テンプレートを放棄するステップ
34 検出に基づいて処置を取るステップ
100 ハイパースペクトル探索アルゴリズムを選択するための方法
110 フレーム特性を保存するステップ
112 第1のフレーム特性にアクセスするステップ
114 第2のフレーム特性にアクセスするステップ
116 第1の探索アルゴリズムを使用するステップ
118 第3のフレーム特性にアクセスするステップ
120 第2の探索アルゴリズムを使用するステップ
122 第3の探索アルゴリズムを使用するステップ
124 デフォルト探索アルゴリズムを使用するステップ
200 ハイパースペクトル探索アルゴリズムに対する許容差を選択するための方法
210 初期の許容差をデフォルト値に設定するステップ
212 選択したアルゴリズムを実行するステップ
214 許容差を縮小するステップ
216 マッチングする画素の数を決定するステップ
218 許容差を緩和するステップ
220 画素の位置およびシグネチャを保存するステップ
300 ハイパースペクトルイメージングシステムが2つの対象を検出し追跡したシナリオ
310、312、314、316 追跡される車両
318 影
320 追跡される車両
322 人
324 木
Claims (3)
- ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するためのアルゴリズムを選択する方法であって、
スペクトル情報発散(SID)、スペクトル角マッピング(SAM)、ゼロ平均差分面積(ZMDA)、マハラノビス距離、およびバタチャリヤ距離のうちの少なくとも1つを含むハイパースペクトルデータの決まった特性を処理するための特質を各々が有する、アルゴリズムの組を用意するステップと、
前記ハイパースペクトルデータのフレーム特性にアクセスするステップと、
前記ハイパースペクトルデータの少なくとも1つの特性を選択するステップと、
前記少なくとも1つの特性の基準サンプルから前記少なくとも1つの特性の変動に対する許容差を確定するステップと、
前記ハイパースペクトルデータ内の前記少なくとも1つの特性を前記許容差と比較するステップと、
前記少なくとも1つの特性が前記許容差を超えるならば、前記ハイパースペクトルデータを処理するために前記少なくとも1つの特性と最良に関連する、前記組から1つのアルゴリズムを選択するステップと、
を含む、方法。 - ハイパースペクトルデータの前記フレーム特性が、ハイパースペクトルデータの照度の変動性、ハイパースペクトルデータの類似するシグネチャを伴う画素の変動性を含む、請求項1に記載の方法。
- 少なくとも2つの特性を選択するステップ、および前記少なくとも1つの特性が前記許容差を超えないならば、前記ハイパースペクトルデータを処理するために第2の特性と最良に関連する、前記組から1つのアルゴリズムを選択するステップを含む、請求項1に記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US13/588,579 | 2012-08-17 | ||
US13/588,579 US8989501B2 (en) | 2012-08-17 | 2012-08-17 | Method of selecting an algorithm for use in processing hyperspectral data |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014038597A JP2014038597A (ja) | 2014-02-27 |
JP2014038597A5 JP2014038597A5 (ja) | 2016-07-21 |
JP6126469B2 true JP6126469B2 (ja) | 2017-05-10 |
Family
ID=48692265
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013123295A Active JP6126469B2 (ja) | 2012-08-17 | 2013-06-12 | ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するためのアルゴリズムを選択する方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8989501B2 (ja) |
EP (1) | EP2698767B1 (ja) |
JP (1) | JP6126469B2 (ja) |
CN (1) | CN103593379B (ja) |
BR (1) | BR102013015147A8 (ja) |
CA (1) | CA2818038A1 (ja) |
Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5919665B2 (ja) * | 2011-07-19 | 2016-05-18 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、物体追跡方法および情報処理プログラム |
US9122929B2 (en) * | 2012-08-17 | 2015-09-01 | Ge Aviation Systems, Llc | Method of identifying a tracked object for use in processing hyperspectral data |
US20150235102A1 (en) * | 2012-09-20 | 2015-08-20 | Bae Systems Plc | Detecting a target in a scene |
GB2506687B (en) | 2012-10-08 | 2018-02-07 | Bae Systems Plc | Hyperspectral imaging of a moving scene |
US10140827B2 (en) | 2014-07-07 | 2018-11-27 | Google Llc | Method and system for processing motion event notifications |
US9082018B1 (en) | 2014-09-30 | 2015-07-14 | Google Inc. | Method and system for retroactively changing a display characteristic of event indicators on an event timeline |
US9501915B1 (en) | 2014-07-07 | 2016-11-22 | Google Inc. | Systems and methods for analyzing a video stream |
US9449229B1 (en) | 2014-07-07 | 2016-09-20 | Google Inc. | Systems and methods for categorizing motion event candidates |
US9158974B1 (en) | 2014-07-07 | 2015-10-13 | Google Inc. | Method and system for motion vector-based video monitoring and event categorization |
US10127783B2 (en) | 2014-07-07 | 2018-11-13 | Google Llc | Method and device for processing motion events |
US9470579B2 (en) * | 2014-09-08 | 2016-10-18 | SlantRange, Inc. | System and method for calibrating imaging measurements taken from aerial vehicles |
USD782495S1 (en) | 2014-10-07 | 2017-03-28 | Google Inc. | Display screen or portion thereof with graphical user interface |
WO2016099723A2 (en) | 2014-11-12 | 2016-06-23 | SlantRange, Inc. | Systems and methods for aggregating and facilitating the display of spatially variable geographic data acquired by airborne vehicles |
CN105043544B (zh) * | 2015-05-05 | 2017-06-20 | 中山大学 | 一种图像光谱跟踪方法及系统 |
US9361011B1 (en) | 2015-06-14 | 2016-06-07 | Google Inc. | Methods and systems for presenting multiple live video feeds in a user interface |
US10506237B1 (en) | 2016-05-27 | 2019-12-10 | Google Llc | Methods and devices for dynamic adaptation of encoding bitrate for video streaming |
KR101732111B1 (ko) * | 2016-06-30 | 2017-05-02 | 서울시립대학교 산학협력단 | 위성영상을 이용한 기름유출 탐지장치 및 방법 |
US10380429B2 (en) | 2016-07-11 | 2019-08-13 | Google Llc | Methods and systems for person detection in a video feed |
IL265205B (en) * | 2016-09-06 | 2022-08-01 | B G Negev Technologies And Applications Ltd At Ben Gurion Univ | Extracting hyperspectral information from an image |
CN108510519B (zh) * | 2017-02-28 | 2021-12-14 | 哈尔滨工业大学 | 一种跟踪过程中动态目标的特征光谱提取方法 |
US10977397B2 (en) | 2017-03-10 | 2021-04-13 | Altair Engineering, Inc. | Optimization of prototype and machine design within a 3D fluid modeling environment |
US11538591B2 (en) | 2017-03-10 | 2022-12-27 | Altair Engineering, Inc. | Training and refining fluid models using disparate and aggregated machine data |
US10803211B2 (en) * | 2017-03-10 | 2020-10-13 | General Electric Company | Multiple fluid model tool for interdisciplinary fluid modeling |
US10867085B2 (en) * | 2017-03-10 | 2020-12-15 | General Electric Company | Systems and methods for overlaying and integrating computer aided design (CAD) drawings with fluid models |
US10409950B2 (en) | 2017-03-10 | 2019-09-10 | General Electric Company | Systems and methods for utilizing a 3D CAD point-cloud to automatically create a fluid model |
US10657422B2 (en) | 2017-04-20 | 2020-05-19 | The Boeing Company | Methods and systems for hyper-spectral systems |
US11783010B2 (en) | 2017-05-30 | 2023-10-10 | Google Llc | Systems and methods of person recognition in video streams |
US10664688B2 (en) | 2017-09-20 | 2020-05-26 | Google Llc | Systems and methods of detecting and responding to a visitor to a smart home environment |
CN109145945B (zh) * | 2018-07-12 | 2021-10-29 | 汕头大学 | 一种非局部加权联合稀疏表示的高光谱图像分类方法 |
CN109165628B (zh) * | 2018-09-12 | 2022-06-28 | 首都师范大学 | 提高动目标检测精度的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113916793B (zh) * | 2021-09-18 | 2023-03-21 | 华南理工大学 | 基于稀疏阵列激励的非接触激光超声损伤检测方法和系统 |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2004340978A (ja) * | 1995-05-23 | 2004-12-02 | Olympus Corp | 色分類装置及び色分類方法並びに色むら検査装置 |
JP3822179B2 (ja) * | 2003-03-17 | 2006-09-13 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | マルチスペクトル画像処理装置、マルチスペクトル画像処理方法、およびコンピュータが実行するためのプログラム |
US20060174164A1 (en) * | 2005-02-01 | 2006-08-03 | General Electric Company | Methods, systems, and computer program products for implementing condition monitoring activities |
US20090138417A1 (en) | 2005-04-04 | 2009-05-28 | Evolvable Systems Research | Parameter Adjustment Device |
US20070224694A1 (en) * | 2006-02-10 | 2007-09-27 | Puchalski Daniel M | Method and system for hyperspectral detection of animal diseases |
WO2007098123A2 (en) * | 2006-02-16 | 2007-08-30 | Clean Earth Technologies, Llc | Method for spectral data classification and detection in diverse lighting conditions |
EP2136705A4 (en) * | 2007-04-06 | 2011-09-07 | Cedars Sinai Medical Center | SPECTRAL IMAGING DEVICE FOR HIRSCHSPRUNG'S DISEASE |
CN100507603C (zh) * | 2007-10-16 | 2009-07-01 | 哈尔滨工业大学 | 基于选择性核主成份分析的高光谱图像异常点的检测方法 |
CN100514085C (zh) * | 2007-10-16 | 2009-07-15 | 哈尔滨工业大学 | 高光谱图像的空间-光谱信息协同提高分辨率的方法 |
JP5327419B2 (ja) * | 2007-11-02 | 2013-10-30 | 日本電気株式会社 | ハイパースペクトル画像解析システム、その方法及びそのプログラム |
CN100573193C (zh) * | 2008-04-28 | 2009-12-23 | 北京航空航天大学 | 高光谱小目标探测方法及装置 |
JP4941420B2 (ja) * | 2008-07-08 | 2012-05-30 | 大日本印刷株式会社 | 目標物検出システム |
US8295548B2 (en) * | 2009-06-22 | 2012-10-23 | The Johns Hopkins University | Systems and methods for remote tagging and tracking of objects using hyperspectral video sensors |
US8285079B2 (en) * | 2010-03-19 | 2012-10-09 | Sony Corporation | Method for highly accurate estimation of motion using phase correlation |
-
2012
- 2012-08-17 US US13/588,579 patent/US8989501B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2013
- 2013-06-06 CA CA2818038A patent/CA2818038A1/en not_active Abandoned
- 2013-06-12 JP JP2013123295A patent/JP6126469B2/ja active Active
- 2013-06-17 EP EP13172280.3A patent/EP2698767B1/en not_active Not-in-force
- 2013-06-17 BR BR102013015147A patent/BR102013015147A8/pt not_active Application Discontinuation
- 2013-06-17 CN CN201310238342.2A patent/CN103593379B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CA2818038A1 (en) | 2014-02-17 |
US20140050406A1 (en) | 2014-02-20 |
EP2698767A1 (en) | 2014-02-19 |
BR102013015147A8 (pt) | 2017-07-25 |
JP2014038597A (ja) | 2014-02-27 |
CN103593379B (zh) | 2018-10-19 |
BR102013015147A2 (pt) | 2015-08-04 |
US8989501B2 (en) | 2015-03-24 |
CN103593379A (zh) | 2014-02-19 |
EP2698767B1 (en) | 2017-11-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6126469B2 (ja) | ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するためのアルゴリズムを選択する方法 | |
JP6411718B2 (ja) | ハイパースペクトルデータを処理する際に使用するための追跡される対象を識別する方法 | |
JP6159189B2 (ja) | ハイパースペクトル画像のシグネチャーのマッチングの信頼度を評価する方法 | |
Yoon et al. | LFIQ: Latent fingerprint image quality | |
Arigbabu et al. | Integration of multiple soft biometrics for human identification | |
Holzer et al. | Learning to efficiently detect repeatable interest points in depth data | |
JP5859594B2 (ja) | ハイパースペクトル画像を使用して物体を追跡する方法 | |
US20140133753A1 (en) | Spectral scene simplification through background subtraction | |
CA2867254C (en) | Method of identification from a spatial and spectral object model | |
Lorch et al. | Reliable JPEG forensics via model uncertainty | |
US20090220127A1 (en) | Covariance based face association | |
Rieger et al. | Aggregating explanation methods for stable and robust explainability | |
Roy | Hybrid algorithm for hyperspectral target detection | |
CN115512279B (zh) | 行为类别识别方法、装置、电子设备以及计算机存储介质 | |
US20230377188A1 (en) | Group specification apparatus, group specification method, and computer-readable recording medium | |
Sbeyti et al. | Cost-Sensitive Uncertainty-Based Failure Recognition for Object Detection | |
Balasubramanian et al. | Band selection using support vector machines for improving target detection in hyperspectral images | |
Xia et al. | Describe and Analyze the Human Silhouette Based on Codebook Designing Algorithm |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20160606 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160606 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20170206 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170314 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170407 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6126469 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |