A method for anomaly detection in hyperspectral images, using deep convolutional autoencoders

A method for anomaly detection in hyperspectral images, using deep convolutional autoencoders

Show other versions (1)

Menetelmä poikkeavuuksien havaitsemiseen hyperspektrikuvista käyttäen syviä konvolutiivisia autoenkoodereita. Poikkeavuuksien havaitseminen kuvista, erityisesti hyperspektraalisista kuvista, on hankalaa. Kun ongelmaan yhdistetään ennalta tuntematon data ja poikkeavuudet, muodostuu ongelma vielä...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Penttilä, Jeremias
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, University of Jyväskylä, Jyväskylän yliopisto
Format: Master's thesis
Language:eng
Published: 2017
Subjects:
hyperspektrikuvat
konvoluutio
autoenkooderit
machine learning
anomaly detection
hyperspectral images
hdbscan
convolutional neural network
autoencoder
convolutional autoencoder
CAE
SCAE
deep learning
autoenkooderi
Tietotekniikka
Mathematical Information Technology
602
älytekniikka
poikkeavuus
havaitseminen
neuroverkot
koneoppiminen
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/55868

Similar Items