Model-based co-clustering for hyperspectral images

Type de document :
Article dans une revue scientifique
DOI :
10.1255/jsi.2016.a3
URL permanente :
http://hdl.handle.net/20.500.12210/29196
Titre :
Model-based co-clustering for hyperspectral images
Auteur(s) :
Jacques, Julien [Auteur]
Ruckebusch, Cyril [Auteur] refId
Laboratoire Avancé de Spectroscopie pour les Intéractions la Réactivité et l'Environnement - UMR 8516 [LASIRE]
Titre de la revue :
Journal of Spectral Imaging
Nom court de la revue :
JSI
Numéro :
5
Pagination :
a3-1-a3-6
Éditeur :
IM Publications
Date de publication :
2016
Mot(s)-clé(s) :
Co-clustering
Hyperspectral images
Latent block model
Discipline(s) HAL :
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Résumé en anglais : [en]
A model-based co-clustering algorithm for hyperspectral images is presented. This algorithm, which relies on the probabilistic latent block model for continuous data, aims to cluster both the pixels and the spectral features ...
Lire la suite >
Langue :
Anglais
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Établissement(s) :
CNRS
ENSCL
Université de Lille
Collections :
Date de dépôt :
2020-06-08T14:10:22Z

Information

Ceci n'est pas la version la plus récente de ce document. Pour retrouver la version la plus récente, cliquez ici : https://lilloa.univ-lille.fr/handle/20.500.12210/29196

Historique des modifications
Numéro de versionLienDate de modification
220.500.12210/291962020-06-09T08:28:01Z
120.500.12210/29196.1*2020-06-08T14:10:22Z

*Version sélectionnée