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J-GLOBAL ID：201602279481162638   整理番号：16A1095603

空撮シーン分類のための2レベル特徴表現【Powered by NICT】

Two-Level Feature Representation for Aerial Scene Classification

著者 (4件)： Gan Jinrui (School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Li Qingyong (School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Zhang Zhen (School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing, China) ,  Wang Jianzhu (School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 13  号： 11  ページ： 1626-1630  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効果的なシーン表現を,高分解能シーン分類システムの基本的部分である。本短報において,筆者らは,全体的なシーン表現法,すなわち,二レベル特徴表現(TLFR)モデルを提案した。TLFRは低レベルと高レベル特徴から構成されている。低レベル特徴は局所記述子とその対応する視覚単語の間の残留誤差を計算することによって得られる,高レベル特徴は,提案した選択制約付きスパース符号化法を用いて得た。添加では,クラスタ中の低レベル特徴は総和をプールすることにより統合されているが,高レベル特徴を最大化をプールすることにより融合した。全体的シーン表現は最終的にbag-of-visual-wordsフレームワークにこれら二レベルの特徴を組み込むことにより生成した。実験結果はTLFRモデルは並進と回転変動に対してロバストであり,土地利用と土地被覆データベースデータセットと新しく発表されたシンガポールデータセットを持つ有望な性能を示すことを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制約条件 ,  土地利用 ,  統制索引語 ,  *土地被覆 ,  視覚 ,  クラスタ ,  単語 ,  ロバスト性 ,  高分解能
準シソーラス用語： スパースコーディング ,  *シーン分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： シーン分類 ,  特徴表現