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J-GLOBAL ID：201702251606579362   整理番号：17A1779455

識別油流出と展望同様スポットのための多重特徴融合に関する研究【Powered by NICT】

Research on Multi-Feature Fusion for Discriminating Oil Spill and Look-Alike Spots

著者 (3件)： Wu Danni ,  Guo Hao ,  An Jubai
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISCE  ページ： 607-610  発行年： 2017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： 油漏れとlookalikes(例えば植物油と油乳濁液)は,合成開口レーダ(SAR)画像中に周辺よりも暗い円形を示したので,完全偏波SAR画像油漏れまたはlookalikesに観測した暗い物体を分類におけるいくつかの困難をもたらすであろう。本論文では,合成開口レーダ(SAR)画像,偏光特性,幾何学的特徴およびテクスチャ特徴融合に基づくにおける暗領域を識別するための手法を提示した。特徴の抽出において,四つの偏光特徴,6幾何学的特徴と8テクスチャ特徴から成る特徴の18種類を抽出した。特徴解析段階では,良好な識別を持つ六つの特徴は最適な特徴サブセットを得るために選択した。最後に,暗領域を分類油漏れまたはlookalikesに使用されている人工神経回路網。提案した方法は,14種の油流出と6lookalikesのデータセットに適用した。特徴の最良のセットを用いて得られた分類率は95%であった。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： 画像 ,  偏光 ,  植物油脂 ,  部分集合 ,  *多重化 ,  乳濁液 ,  偏光性 ,  ニューラルネットワーク ,  偏波 ,  *油漏れ ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 特徴解析 ,  テクスチャ特徴 ,  幾何学的特徴 ,  SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 識別 ,  油流出 ,  展望 ,  スポット ,  多重 ,  特徴融合 ,  研究