Многослойные сети-автоэнкодеры в задачах анализа и обработки гиперспектральных изображений

Предложена модель пятислойного автоэнкодера, предназначенная для выделения обобщенных «признаков» гиперспектрального изображения и получения сжатого массива данных, определяющих изображение. На первом этапе возможности модели предполагается изучать на основе использования чисто спектральной информации, используя для настройки сети автоэнкодера спектральную функцию ошибок, зависящую от формы спектральных кривых. Планируется испытание автоэнкодера на примерах изображений, содержащихся в трех известных и широко используемых базах гиперспектральных данных (Indian Pines, Pavia University и KSC).