Change detection based on auto-encoder model for VHR images
Xu Y(徐元); Xiang Shiming; Huo Chunlei; Pan Chunhong; Xu Yuan
2013
会议名称International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition
会议录名称MIPPR2013
会议日期2013-8-10
会议地点武汉
出版地中国
出版者International Society for Optics and Photonics
摘要Change detection of VHR (Very High Resolution) images is very difficult due to the impacts caused by the seasonal
changes, the imaging condition, and so on. To address the above difficulty, a novel unsupervised change detection
algorithm is proposed based on deep learning, where the complex correspondence between the images is established by
Auto-encoder Model. By taking advantages of the powerful ability of deep learning in compensating the impacts
implicitly, the multi-temporal images can be compared fairly. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed
approach.
关键词Change Detection Deep Learning Auto-encoder Vhr
收录类别EI
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/11690
专题模式识别国家重点实验室_先进数据分析与学习
通讯作者Xu Yuan
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
Xu Y,Xiang Shiming,Huo Chunlei,et al. Change detection based on auto-encoder model for VHR images[C]. 中国:International Society for Optics and Photonics,2013.
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