A Bicriteria-Optimization-Approach-Based Dimensionality-Reduction Model for the Color Display of Hyperspectral Images
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a new nonlinear dimensionality-reduction model based on a bicriteria global optimization approach for the color display of hyperspectral images. The proposed fusion model is derived from two well-known and contradictory criteria of good visualization, which are useful in any multidimensional imagery color display, namely, accuracy, with the preservation of spectral distance criterion, and contrast, guaranteeing that colors are well distinguished or concretely allowing the good separability of each observed existing material in the final visualized color image. An internal parameter allows our algorithm to express the contribution or the importance of these two criteria for a specific application. In this framework, which also can be viewed as a classical Bayesian optimization strategy involving a tradeoff between fidelity to the unreduced (raw) spectral data and the expected highly contrasted resulting mapping, we will show that a hybrid optimization strategy, combining a global and deterministic optimization procedure and a local stochastic search using the Metropolis criterion, can be exploited to efficiently minimize the complex nonlinear objective cost function related to our model. The experiments reported in this paper demonstrate that the proposed model, taking into account these two criteria of good visualization, makes easier and more reliable the interpretation and quick overview of such multidimensional hyperspectral images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».