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J-GLOBAL ID：201702276215669916   整理番号：17A1524205

ファジィ画像のマルチバンド特徴融合によるマルチクラス船舶認識【JST・京大機械翻訳】

Multi-class ship identification based on multi-band feature of fusion blurred image

著者 (2件)： Guo Shaojun (海軍航空工程学院控制工程系,山東 烟台 264001;海軍 91868 部隊,海南 三亜 572000) ,  Chen Tongsheng (国防科技信息中心,北京,100142)
資料名： Jiguang yu Hongwai  (Jiguang yu Hongwai)
巻： 47  号： 2  ページ： 239-245  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2073A  ISSN： 1001-5078  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： 単一バンド特性を用いて,船舶の画像品質と特性記述演算子の要求をより高くすることができ,画像品質の減少は,複雑な特徴記述演算子の認識能力を減少させることができる。マルチターゲットの認識率を改善するために,単一バンドの特徴認識能力の不足を目的として,多重特徴の共分散融合を行い,マルチバンド画像の特徴を並列処理し,共分散特徴融合を行った。最後に,融合後の特徴を用いて,多重船舶ターゲットを認識した。実験結果により,提案した融合特徴は,単一バンド画像において,直接的に利用されるHOG特徴認識率より高く,マルチバンド融合特徴の認識率は,単一バンド融合特性よりも95%以上高かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共分散 ,  *曖昧さ ,  並列処理 ,  *船舶 ,  *画像 ,  画質 ,  多重化
準シソーラス用語： 特徴認識 ,  認識率 ,  マルチターゲット ,  *特徴融合 ,  *マルチバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： feature fusion ,  multi-band ,  multi-class ships ,  covariance ,  target identification

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジィ ,  マルチバンド ,  特徴融合 ,  マルチ ,  クラス ,  船舶