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J-GLOBAL ID：201702279168137739   整理番号：17A1259667

教師つき収縮自動エンコーダとファジィクラスタリングに基づくSAR画像の変化検出【Powered by NICT】

Change detection of SAR images based on supervised contractive autoencoders and fuzzy clustering

著者 (4件)： Geng Jie (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Wang Hongyu (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Fan Jianchao (National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian, China) ,  Ma Xiaorui (School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RSIP  ページ： 1-3  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： 本論文では,ファジィc-平均(FCM)クラスタリングと組み合わせた教師つき収縮オートエンコーダ(SCAEs)は合成開口レーダ(SAR)画像の変化検出,変化した特徴を捕捉するための深層ニューラルネットワークを利用することを目的として,を開発した。二元SAR画像が与えられた時,Leeフィルタを前処理で用いられ,差分画像(DI)は対数比法により求めた。,FCMはDI,SCAEsの訓練をガイドするための擬似ラベルを与えるを解析するために採用した。SCAEsは両耳側画像とDI,識別特徴を得て,検出精度を向上させることができる変化特徴を学習するために開発した。三データ上での実験を行い,提案した方法は,いくつかの関連する方法よりも優れていることを実証した。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： フィルタ ,  *画像 ,  *符号器 ,  前処理 ,  *曖昧さ ,  深層 ,  *クラスタ化 ,  ニューラルネットワーク ,  対数 ,  合成開口レーダ
準シソーラス用語： 検出精度 ,  差分画像 ,  *変化検出 ,  *SAR画像 ,  *ファジィクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  レーダ  (ND13010H) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師 ,  収縮 ,  エンコーダ ,  ファジィクラスタリング ,  SAR画像 ,  変化検出