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J-GLOBAL ID：201702279777199029   整理番号：17A1650799

畳込みニューラルネットワークの比較解析と自動ターゲット認識のためのサポートベクトルマシン【Powered by NICT】

Comparative analysis of convolutional neural networks and support vector machines for automatic target recognition

著者 (2件)： Gorovyi Ievgen M. (Department of Microwave Electronics, Institute of Radio Astronomy of NAS of Ukraine, 4 Chervonopraporna Str., Kharkov 61002, Ukraine [e-mail], [e-mail]) ,  Sharapov Dmytro S. (Department of Microwave Electronics, Institute of Radio Astronomy of NAS of Ukraine, 4 Chervonopraporna Str., Kharkov 61002, Ukraine [e-mail], [e-mail])
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： MRRS  ページ： 63-66  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： 人工知能に基づく自動化法が注目されている。本論文では,合成開口レーダ画像における自動標的認識の問題について述べた。を実証し,二つの異なる機械学習装置は非常に高い分類精度を与えることである。特に,適切な最適化と開発した局所特徴集合を持つサポートベクトルマシンは,競争力のある結果を与えた。第二に,畳込みニューラルネットワークの新しいアーキテクチャを提案した。両方法の重要な実際的側面を解析した。MSTARに対する実験結果を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 物体認識 ,  人工知能 ,  *畳込み ,  計算機アーキテクチャ ,  機械学習 ,  *サポートベクトルマシン ,  *ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  自動化
準シソーラス用語： 局所特徴 ,  分類精度 ,  SAR画像 ,  *自動ターゲット認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  解析 ,  自動ターゲット認識 ,  サポートベクトルマシン