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J-GLOBAL ID:201702264227855240   整理番号:17A1347051

洗練された空間アンカーグラフに基づく大規模偏波SARデータのための高速分類【Powered by NICT】

Fast Classification for Large Polarimetric SAR Data Based on Refined Spatial-Anchor Graph
著者 (6件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 1589-1593  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)
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グラフモデルに基づく半教師つき機械学習はよく確立されている。しかし,その計算の複雑さは,特に大規模データのための時間消費の点でなお高価である。本短報において,筆者らは大きな偏波合成開口レーダ(Pol-SAR)データのための最近提案された空間アンカーグラフを用いた高速半教師つき分類アルゴリズム,高速空間アンカーグラフ(FSAG)に基づくアルゴリズムを提案した。PolSAR画像に対する初期スーパーピクセルセグメンテーションに基づいて,均質領域が得られた。境界画素を多数決投票と距離測定によれば最も類似したスーパーピクセルに再配分した。,特徴ベクトルは,局所均一領域内で重みづけした。洗練された空間アンカーグラフは,これらの領域で構成され,半教師つき分類を行った。合成と実際のPolSARデータ上での実験結果は,提案したFSAGは時間消費が大幅に減少し,最新技術のグラフベースアプローチと比較して地形分類のための精度を維持することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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人工知能 

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