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J-GLOBAL ID：201702250166280376   整理番号：17A1721636

教師つきPolSAR画像分類のための局所判別子正準相関分析【Powered by NICT】

Local Discriminant Canonical Correlation Analysis for Supervised PolSAR Image Classification

著者 (4件)： Huang Xiayuan (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Bo (Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, State Key Laboratory of Scientific and Engineering Computing and Institute of Applied Mathematics, Beijing, China) ,  Qiao Hong (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Nie Xiangli (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 11  ページ： 2102-2106  発行年： 2017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： 教師つき偏波合成開口レーダ(PolSAR)画像分類のための新しいマルチビュー特徴抽出法を提案した。PolSAR画像が多視点特徴集合によってキャラクタライズされるが,偏光特徴とテクスチャ特徴である。正準相関分析(CCA)は,多視点特徴集合から有用な情報を抽出するための良く知られた次元縮小(DR)法である。しかし,識別情報,分類の性能を左右することを有効に使うことができない。局所識別埋込み(LDE)は教師つきDR法,識別情報とデータの局所構造を良好に保存できる。しかし,単一視点学習法,多視点特徴集合間の関係を考慮してない。,CCAにLDEの考えを組み込むことにより局所判別CCAを提案した。PolSAR画像に対する特異的,改訂Wishart距離の対称版は,クラス間及びクラス内隣接グラフを構築した。,同じクラスの隣接試料の相関を最大化し,異なるクラスからの隣接試料の相関を最小化することにより,特徴抽出を達成するために二射影行列を見出した。実PolSARデータセット上での実験結果により,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2017 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： 次元縮小 ,  *特徴抽出 ,  学習 ,  対称性 ,  偏光
準シソーラス用語： 射影行列 ,  局所構造 ,  識別子 ,  テクスチャ特徴 ,  マルチビュー ,  *画像分類 ,  偏波合成開口レーダ ,  *正準相関解析 , 【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 (4件)： 教師 ,  画像分類 ,  判別 ,  正準相関分析