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J-GLOBAL ID：201702254006436201   整理番号：17A0967171

畳込みニューラルネットワークを用いた都市域におけるクイックバード画像の分類【Powered by NICT】

Classification of Quickbird imagery over urban area using convolutional neural network

著者 (2件)： Djerriri Khelifa (Centre des Techniques Spatiales, CTS, Arzew, Algeria) ,  Karoui Moussa Sofiane (Centre des Techniques Spatiales, CTS, Arzew, Algeria)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： JURSE  ページ： 1-4  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： 過去数十年の間に非常に高い空間分解能(VHSR)リモートセンシング画像分類のための種々の方法の開発により見られた大きな努力それらの大部分は手作り学習ベース特徴に基づいている。深い学習ベース手法は,リモートセンシング応用で優れた性能を実証した。本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)法,画像分類のための最も一般的な深い学習アプローチを開発して都市画像分類の問題を取り上げて論じた。画素レベル分類地図を作成するために,局所パッチ上で動作するカスタムCNNを設計した。提案したモデルの性能は,都市域における20QuickBirdパンシャープした多重スペクトル画像のセットに関する包括的な実験的比較で検証した。得られた結果は,同じデータセットの異なる分類手法によって得られたものよりも優れている。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： *都市 ,  *画像 ,  学習 ,  *畳込み ,  画素 ,  リモートセンシング ,  *ニューラルネットワーク ,  空間分解能 ,  *都市域
準シソーラス用語： マルチスペクトル画像 ,  画像分類 ,  リモートセンシング画像 ,  *QuickBird , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  都市域 ,  クイックバード ,  分類