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J-GLOBAL ID：201702284717215689   整理番号：17A1792601

星点の順序付けに基づく全球の自律的な星の画像認識のためのアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

All-sky automation star identification algorithm based on ordered star points set

著者 (3件)： Zhu Hailong (清華大学 自動化系,北京,100084) ,  Liang Bin (清華大学 自動化系,北京,100084) ,  Zhang Tao (清華大学 自動化系,北京,100084)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 25  号： 6  ページ： 1577-1586  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  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： 全球自律動作モードにおける星図認識の成功率とロバスト性を向上するために,本論文は,kNNアルゴリズムと有向グラフ理論のアイデアを結合して,強い制約を有する規則的星集合モデルを構築して,規則的星点集合に基づく全球自律的星認識アルゴリズムを提案した。最初に,k近傍アルゴリズムの考え方を用いて,ナビゲーション星を中心として,特定の範囲内にあるナビゲーション衛星を分類した。次に,有向グラフ理論に基づき,距離中心星の最近のナビゲーション星を基準として,時計回りに従って分類されたナビゲーション星をランク付けし,強い拘束特性を有する規則的星集合を構築し,星画像認識の特徴として用いることができた。実験結果は以下を示す。星点位置誤差と擬似星点が存在する場合,本論文で提案した規則的星点集合に基づく全球自律的星認識アルゴリズムは,強い抗雑音能力,反偽点干渉能力,およびロバスト性を有する。星の重心の位置が3画素に達するとき,星状画像に基づく認識アルゴリズムの成功率は99.8%に達し,三角形認識アルゴリズムと格子認識アルゴリズムの認識成功率は16%以上に達することができた。3つの擬似星点がある場合には,星形画像認識アルゴリズムの成功率は98.4%で,三角形認識アルゴリズムと格子認識アルゴリズムより10%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： ロバスト性 ,  *画像認識 ,  画素 ,  有向グラフ ,  重心 ,  等級づけ ,  *アルゴリズム ,  *画像 ,  干渉 ,  雑音
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  点集合 ,  成功率 ,  *自律性 ,  *順序づけ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 星パターン同定 ,  成功率 ,  ロバスト性 ,  星点の秩序化集合 ,  位置誤差 ,  擬似星点

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 星 ,  順序付け ,  球 ,  自律 ,  画像認識 ,  アルゴリズム ,  提案