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J-GLOBAL ID：201602260391414617   整理番号：16A1208022

顕著性マップと散乱構造特徴を用いた高分解能SAR画像における航空機認識【Powered by NICT】

Aircraft recognition in high resolution SAR images using saliency map and scattering structure features

著者 (6件)： Dou Fangzheng (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Diao Wenhui (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Sun Xian (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Siyu (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Fu Kun (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xu Guangluan (Key Laboratory of Spatial Information Processing and Application System Technology, Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IGARSS  ページ： 1575-1578  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ターゲットの散乱構造の特徴は,合成開口レーダ(SAR)画像解析のための非常に重要である。本論文では,SAR画像の高分解能エプロン地域における航空機認識のための新しいアルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,精度と効率を改善するための勾配顕著性マップと散乱構造特徴の強度を組み合わせたものである。特に,定誤警報率(CFAR)アルゴリズムは,セグメント画像を行った。方向性局所勾配マップに基づく新しい効率的なオブジェクト位置決め法は,航空機ターゲットを検出するために提案した。候補スライスと同様にテンプレートスライスはGauss混合モデル(GMM),構造特徴として扱うことを用いてモデル化した。認識段階では,GMMモデルのためのKullback-Leibler発散に基づく新しい類似性測定アルゴリズムは,分類のために提案した。3.0m分解能を持つデータセット上での実験を行い,認識結果は,著者らの提案した方法の精度を実証した。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： 合成開口レーダ ,  *高分解能 ,  位置決め ,  画像分析 ,  *分解能 ,  *画像 ,  *航空機 ,  モデリング ,  アルゴリズム ,  *構造特性 ,  誤警報率 ,  定誤警報確率
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  CFAR ,  *SAR画像 ,  *顕著性マップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 顕著性マップ ,  散乱 ,  構造特徴 ,  高分解能 ,  SAR画像 ,  航空機