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J-GLOBAL ID：201002232112108123   整理番号：10A0796995

単一ループ誘導検出器のための主成分分析ベースの自動車分類

Vehicle-Classification Algorithm Based on Component Analysis for Single-Loop Inductive Detector

著者 (2件)： META Soner (ASELSAN Defense Systems, Yzmir, TUR) ,  CINSDIKICI Muhammed G. (Ege Univ., Yzmir, TUR)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 59  号： 6  ページ： 2795-2805  発行年： 2010年07月 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  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： 分類のために自動車を捕らえる誘導ループ検出器の精度を改善するため,既報の研究で確立したパターン認識率の改善を提案した。これは,離散Fourier変換で雑音除去し,この無雑音パターンを主成分分析(PCA)領域に変換し,PCAを逆相関と明示的次元縮小に活用し,局所最大パラメータと主成分を拡張し,自動車の車台高さ変動の強調により分類精度を向上する。これらパラメータを3層逆伝搬ニューラルネットワーク(PBNN)に供給するが,共役勾配法でPBNN学習を改善する。PBNNは自動車を5グループに分類し,その認識率は94.2%で,他の方法と比べ最良の認識率であることを実験結果で示した。

シソーラス用語： *ITS【交通】 ,  分類 ,  Fourier変換 ,  雑音除去 ,  主成分分析 ,  ニューラルネットワーク ,  共役勾配法 ,  パターン認識 ,  比率 ,  *交通調査 ,  検出器
準シソーラス用語： ループ誘導検出器 ,  自動車分類 ,  認識率 ,  離散Fourier変換

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (6件)： ループ ,  誘導 ,  検出器 ,  主成分分析 ,  自動車 ,  分類