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A supervised artificial immune classifier for remote-sensing imagery / Y. Zhong in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007)
[article]
Titre : A supervised artificial immune classifier for remote-sensing imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : Y. Zhong, Auteur ; L. Zhang, Auteur ; J. Gong, Auteur ; P. Li, Auteur Année de publication : 2007 Article en page(s) : pp 3957 - 3966 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classificateur
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] système immunitaire artificielRésumé : (Auteur) The artificial immune network (AIN), which is a new computational intelligence model based on artificial immune systems inspired by the vertebrate immune system, has been widely utilized for pattern recognition and data analysis. However, due to the inherent complexity of current AIN models, their application to remote-sensing image classification has been rather limited. This paper presents a novel supervised classification algorithm based on a multiple-valued immune network, which is a novel AIN model, to perform remote-sensing image classification. The proposed method trains the immune network using the samples of regions of interest and obtains an immune network with memory to classify the remote-sensing imagery. Two experiments with different types of images are performed to evaluate the performance of the proposed algorithm in comparison with other traditional image classification algorithms: Parallelepiped, Minimum Distance, Maximum Likelihood, and Back-Propagation Neural Network. The results evince that the proposed algorithm consistently outperforms the traditional algorithms in all the experiments and, hence, provides an effective option for processing remote-sensing imagery. Copyright IEEE Numéro de notice : A2007-585 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2007.907739 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.907739 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28948
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 45 n° 12 Tome 1 (December 2007) . - pp 3957 - 3966[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-07121A RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A pixel shape index coupled with spectral information for classification of high spatial resolution remotely sensed imagery / L. Zhang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 44 n° 10 Tome 2 (October 2006)
[article]
Titre : A pixel shape index coupled with spectral information for classification of high spatial resolution remotely sensed imagery Type de document : Article/Communication Auteurs : L. Zhang, Auteur ; X. Huang, Auteur Année de publication : 2006 Article en page(s) : pp 2950 - 2961 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes indépendantes
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] fusion de données
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] matrice de co-occurrence
[Termes IGN] niveau de gris (image)
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] précision géométrique (imagerie)
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] transformation en ondelettesRésumé : (Auteur) Shape and spectra are both important features of high spatial resolution remotely sensed (HSRRS) imagery, and they are concrete manifestation of textures on such imagery. This paper presents a spatial feature index, pixel shape index (PSI), to describe the shape feature in a local area surrounding a pixel. PSI is a pixel-based feature which measures the gray similarity distance in every direction. As merely the shape feature is inadequate for classifying HSRRS imagery, a transformed spectral feature extracted by independent component analysis is added to the input vectors of our classifier, and this replaces the original multispectral bands. Meanwhile, a fast fusion algorithm that integrates both shape and spectral features using the support vector machine has been developed to interpret the complex input vectors. The results by PSI are compared with some spatial features extracted using wavelet transform, gray level co-occurrence matrix, and the length–width extraction algorithm to test its effectiveness. The experiments demonstrate that PSI is capable of describing shape features effectively and result in more accurate classifications than other methods. While it is found that spectral and shape features can complement each other and their integration can improve classification accuracy, the transformed spectral components are also found to be more suitable for classification. Copyright IEEE Numéro de notice : A2006-504 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2006.876704 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2006.876704 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=28228
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 44 n° 10 Tome 2 (October 2006) . - pp 2950 - 2961[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 065-06101B RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Photogrammetric reconstruction of the Great Buddha of Bamiyan, Afghanistan / Armin Grun in Photogrammetric record, vol 19 n° 107 (September - November 2004)
[article]
Titre : Photogrammetric reconstruction of the Great Buddha of Bamiyan, Afghanistan Type de document : Article/Communication Auteurs : Armin Grun, Auteur ; Fabio Remondino, Auteur ; L. Zhang, Auteur Année de publication : 2004 Article en page(s) : pp 177 - 199 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie terrestre
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] correction d'image
[Termes IGN] étalonnage géométrique
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] orientation absolue
[Termes IGN] orientation relative
[Termes IGN] photogrammétrie terrestre
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] statue
[Termes IGN] visualisation 3DRésumé : (Auteur) Il y a presque 1700 ans, dans la vallée de Bamiyan, en Afghanistan, deux grandes statues du Bouddha ont été sculptées dans la roche sédimentaire de la région. Elles étaient hautes de 53 et 38 mètres respectivement; la statue la plus haute était considérée comme la plus grande représentation d'un Bouddha dans le monde entier. En mars 2001 la milice des Talibans a démoli ces statues colossales. Après leur destruction, notre groupe a exécuté une reconstruction à l'ordinateur du grand Bouddha, qui peut servir de base pour sa reconstruction physique. Dans cet article, nous décrivons les résultats obtenus avec la reconstruction en trois dimensions (3D) de la statue, sous forme d'images ; la reconstruction a été exécutée avec trois différents groupes d'images et en employant différents algorithmes et techniques photogrammétriques. Numéro de notice : A2004-336 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1111/j.0031-868X.2004.00278.x En ligne : https://doi.org/10.1111/j.0031-868X.2004.00278.x Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=26863
in Photogrammetric record > vol 19 n° 107 (September - November 2004) . - pp 177 - 199[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 106-04031 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible A new heuristic search technique - algorithm SA / B. Zhang in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI, vol 7 n° 1 (01/01/1985)
[article]
Titre : A new heuristic search technique - algorithm SA Type de document : Article/Communication Auteurs : B. Zhang, Auteur ; L. Zhang, Auteur Année de publication : 1985 Article en page(s) : pp 103 - 107 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Mathématique
[Termes IGN] méthode heuristiqueRésumé : (auteur) In this paper, we present a new heuristic searching algorithm by introducing the statistical inference method on the basis of algorithm A (or A*). It is called algorithm SA. In a simplified search space, a uniform m-ary tree, we obtain the following result. Using algorithm SA, a goal node can be found with probability one, and its mean complexity is O(N·ln N) where N is the depth at which the goal is located. Numéro de notice : A1985-051 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TPAMI.1985.4767624 En ligne : https://doi.org/10.1109/TPAMI.1985.4767624 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=23899
in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI > vol 7 n° 1 (01/01/1985) . - pp 103 - 107[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 100-85011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible