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J-GLOBAL ID：201702273555818329   整理番号：17A1351735

低ランク回復とスパース表現に基づく空中画像の地形分類【Powered by NICT】

Terrain classification of aerial image based on low-rank recovery and sparse representation

著者 (3件)： Ma Xu (School of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an, China) ,  Hao Shuai (School of Electrical and Control Engineering, Xi’an University of Science and Technology, Xi’an, China) ,  Cheng Yongmei (College of Automation, Northwestern Pyrotechnical University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Fusion  ページ： 1-6  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： ビジョンセンサを用いた自律的未調整部位で無人機地時空中画像からの着陸地形を分類することが重要である。照明変動やノイズの干渉のために,異なる地形が同様の画像特徴を示す可能性があり,同じ地形は,異なる画像特徴,画像分類に大きな困難をもたらすを持つ可能性がある。この問題に対処するために,低品位回収とスパース表現に基づく地形分類法を提案した。カラーモーメントとGaborテクスチャ特徴を抽出し,融合した識別辞書を構築した。,著者らは増強されたLagrange乗数を用いて辞書のための低ランク行列回復を行い,疎表現に基づく分類による試験試料を分類した。DJIファントム3高度U AVを用いて調製した空中画像データベース上での実験結果は,提案した方法の分類精度とロバスト性を検証した。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： ファントム ,  着陸 ,  視覚センサ ,  データベース ,  雑音 ,  Lagrange乗数法 ,  無人機 ,  ロバスト性 ,  *画像特性
準シソーラス用語： 分類精度 ,  テクスチャ特徴 ,  画像分類 ,  照明変化 ,  *空中画像 ,  *スパース表現 , 【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 (4件)： 回復 ,  スパース表現 ,  空中画像 ,  地形分類