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J-GLOBAL ID：201702270304137881   整理番号：17A1527828

相関ベクトルマシンに基づくSAR画像における航空機目標分類のための方法について研究した。【JST・京大機械翻訳】

Research on aircraft target classification method based on RVM for SAR Image

著者 (3件)： Zhang Weikun (装備学院研究生院 北京 101416) ,  Ye Wei (装備学院信息装備系 北京 101416) ,  Li Guojing (装備学院研究生院 北京 101416)
資料名： Dianzi Celiang Jishu  (Dianzi Celiang Jishu)
巻： 40  号： 1  ページ： 151-154,174  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3330A  ISSN： 1002-7300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 合成開口レーダ(SAR)画像処理技術の開発により,SAR画像のデータ処理と画像分類は,近年,研究の焦点となっている。本論文では,関連するベクトルマシン(RVM)をSAR画像の目標分類に適用し,3種類の航空機シミュレーション目標を分類し,分類精度,分類時間,汎化能力,ロバスト性の面からその性能を全面的に考察した。サポートベクトルマシン(SVM)と比較して,相関ベクトルマシンには余分なパラメータの調整がなく,カーネル関数はMercer条件を満たす必要がなく,より多くのスパースモデルを得ることができる。シミュレーション結果により,3種類の航空機シミュレーション目標を分類する場合に,RVMを用いることにより,全体の分類性能は,SVMよりもわずかに高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 合成開口レーダ ,  シミュレーション ,  サポートベクトルマシン ,  画像処理 ,  データ処理 ,  汎化 ,  *航空機 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  分類精度 ,  画像分類 ,  *SAR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： relevant vector machine ,  support vector machine ,  SAR image ,  aircraft target

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 相関 ,  ベクトル ,  マシン ,  SAR画像 ,  航空機 ,  目標 ,  分類 ,  研究