Discrimination périodique à partir d'observations multi-temporelles

Description

In this work, we propose a novel linear classification scheme for non-stationary periodic data. We express the classifier in a temporal basis while regularizing its temporal complexity leading to a convex optimization problem. Numerical experiments show very good results on a simulated example and on real life remote sensing image classification problem.

Abstract (French)

Cet article s'attaque au problème de discrimination instantanée de données temporelles périodiques. Nous proposons un classifieur linéaire non-stationnaire, régularisé par rapport à sa complexité temporelle. Le modèle est également étendu au cas multi-classe. Cette approche est testée sur des simulations numériques ainsi que des séries temporelles d'images satellites. Les résultats illustrent un très bon comportement.

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