On the feature extraction in hiperspectral data image using the optimization of bhattacharyya distance in a decision tree classifier
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Data de Publicação: | 2006 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Boletim de Ciências Geodésicas |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7237 |
Resumo: | In this paper we investigate a method for the classification of high-dimensional image data using a multi-stage classifier structured as a binary tree, and employing a reduced number of features at each node, in order to mitigate the Hughesphenomenon. The selected method for feature reduction is based on the optimization of Bhattacharyya distance at each individual node of the tree. As the Bhattacharyya distance is defined for a pair of classes, the binary tree approach allows the extraction of an optimal sub-set of features at each individual node. Experiments were performed using an AVIRIS image data set, varying the number of training samples and also the number of selected features at each node. The results have shown an improvement in the accuracy of the thematic image, as compared to more traditional methods for feature selection and extraction. |
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On the feature extraction in hiperspectral data image using the optimization of bhattacharyya distance in a decision tree classifierEXTRAÇÃO DE FEIÇÕES EM DADOS DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS POR OTIMIZAÇÃO DA DISTÂNCIA DE BHATTACHARYYA EM UM CLASSIFICADOR ÁRVORE DE DECISÃOReconhecimento de Padrões; Imagem Hiperespectral; Árvores de Decisão; Distância de Bhattacharyya; Pattern Recognition; Hyperspectral Image; Decision Trees; Bhattacharyya DistanceIn this paper we investigate a method for the classification of high-dimensional image data using a multi-stage classifier structured as a binary tree, and employing a reduced number of features at each node, in order to mitigate the Hughesphenomenon. The selected method for feature reduction is based on the optimization of Bhattacharyya distance at each individual node of the tree. As the Bhattacharyya distance is defined for a pair of classes, the binary tree approach allows the extraction of an optimal sub-set of features at each individual node. Experiments were performed using an AVIRIS image data set, varying the number of training samples and also the number of selected features at each node. The results have shown an improvement in the accuracy of the thematic image, as compared to more traditional methods for feature selection and extraction.Neste estudo é investigado um método para fins de classificação de dados imagem em alta dimensionalidade, por meio de um classificador em estágio múltiplo. Esse classificador, estruturado na forma de árvore binária, emprega um número reduzidode feições em cada nó visando reduzir os efeitos do fenômeno de Hughes. O método para redução de feições consiste na otimização da distância de Bhattacharyya em cada nó individual da árvore. O classificador hierárquico estruturado em árvore binária oferece as condições adequadas para implementação deste método, pois a distância de Bhattacharyya está definida para um par declasses, permitindo desta forma a extração de um subconjunto ótimo de feições em cada nó individual. Foram desenvolvidos experimentos empregando dados da imagem AVIRIS, envolvendo diferentes números de amostras de treinamento e de feições extraídas. Os resultados mostraram que sob certas condições a metodologia investigada apresenta resultados mais acurados do que aquelas mais comumente utilizadas para fins de redução na dimensionalidade dos dados.Boletim de Ciências GeodésicasBulletin of Geodetic Sciences2006-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7237Boletim de Ciências Geodésicas; Vol 12, No 2 (2006)Bulletin of Geodetic Sciences; Vol 12, No 2 (2006)1982-21701413-4853reponame:Boletim de Ciências Geodésicasinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRporhttps://revistas.ufpr.br/bcg/article/view/7237/5181Moraes, Denis Altieri de oliveiraHaertel, Vitorinfo:eu-repo/semantics/openAccess2007-01-17T16:09:02Zoai:revistas.ufpr.br:article/7237Revistahttps://revistas.ufpr.br/bcgPUBhttps://revistas.ufpr.br/bcg/oaiqdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br||qdalmolin@ufpr.br|| danielsantos@ufpr.br1982-21701413-4853opendoar:2007-01-17T16:09:02Boletim de Ciências Geodésicas - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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In this paper we investigate a method for the classification of high-dimensional image data using a multi-stage classifier structured as a binary tree, and employing a reduced number of features at each node, in order to mitigate the Hughesphenomenon. The selected method for feature reduction is based on the optimization of Bhattacharyya distance at each individual node of the tree. As the Bhattacharyya distance is defined for a pair of classes, the binary tree approach allows the extraction of an optimal sub-set of features at each individual node. Experiments were performed using an AVIRIS image data set, varying the number of training samples and also the number of selected features at each node. The results have shown an improvement in the accuracy of the thematic image, as compared to more traditional methods for feature selection and extraction. |
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