文献

J-GLOBAL ID：201702285127526941   整理番号：17A1652590

SAR画像ターゲット認識のための深カーネル学習法

Deep kernel learning method for SAR image target recognition

著者 (4件)： Chen Xiuyuan (Automatic Test and Control Institute, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Peng Xiyuan (Automatic Test and Control Institute, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Duan Ran (Beijing Aerospace Automatic Control Institute, Beijing 100854, China) ,  Li Junbao (Automatic Test and Control Institute, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China)
資料名： Review of Scientific Instruments  (Review of Scientific Instruments)
巻： 88  号： 10  ページ： 104706-104706-5  発行年： 2017年10月 
JST資料番号： D0517A  ISSN： 0034-6748  CODEN： RSINAK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深学習の発展と共に,画像ターゲット認識についての研究は近年大きな進歩をした。遠隔センシング探知は,軍事,地理及び他の科学研究のためのターゲット認識を強要的に要求する。この論文は合成開口レーダ画像ターゲット認識問題を,深及びカーネル学習を結合して解くことを狙う。多層多カーネル構造を持つモデルは,サポートベクトルマシンのパラメータと勾配降下アルゴリズムを使って,層ごとに最適化する。この新しい深カーネル学習法は正確さを改善し,他の学習法と比べて競合する認識結果を達成する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *合成開口レーダ ,  レーダ画像 ,  *画像認識 ,  パターン認識 ,  サポートベクトルマシン ,  計算機アルゴリズム ,  最急降下法 ,  最適化 ,  モデル

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： SAR画像 ,  ターゲット認識 ,  カーネル学習法