Clasificación de imágenes multiespectrales mediante redes neuronales

J.A. Triñanes., J. Torres., A. Tobar y C. Hernández

RESUMEN

En este artículo proponemos una red neuronal para llevar a cabo una clasificación supervisada de imágenes multiespectrales. Adicionalmente, como una extensión de la arquitectura básica veremos que la información sobre textura puede ser integra-da dentro del clasificador sin una definición explícita de la misma. Variantes de la regla delta generalizada tendentes a aumentar la rapidez de la fase de entrenamiento son también presentados.
PALABRAS CLAVE: Red neuronal, clasificación de imágenes multiespectrales.

ABSTRACT

In this paper, we propose a neural network to per-form a supervised classification of multispectral images. In addition, in an extension of the basic network architecture we show that textural information can be integrated into the neural network classifier with- out the explicit definition of a texture measure. We modify the generalized delta rule to reduce the training phase.
KEY WORDS: Neural network, classification of multispectral images.

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