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J-GLOBAL ID：201702286844660054   整理番号：17A1060518

機械学習技術と反応拡散系を用いた完全PolSAR画像分類【Powered by NICT】

Fully PolSAR image classification using machine learning techniques and reaction-diffusion systems

著者 (4件)： Gomez Luis (CTIM. Dpto. de Ingenieria Electronica y Automatica, Universidad de Las Palmas de G.C. Campus de Tafira, 35017, Spain) ,  Alvarez Luis (CTIM. Dpto. de Informatica y Sistemas, Universidad de Las Palmas de G.C., Campus de Tafira, 35017, Spain) ,  Mazorra Luis (CTIM. Dpto. de Informatica y Sistemas, Universidad de Las Palmas de G.C., Campus de Tafira, 35017, Spain) ,  Frery Alejandro C. (Laboratorio de Computacao Cientifica e Analise Numerica Instituto de Computacao, Universidade Federal de Alagoas, Av. Lourival Melo Mota, s/n, Maceio 57072-900 AL, Brazil)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 255  ページ： 52-60  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,教師つき完全PolSAR(偏波合成開口レーダ)画像分類の問題を研究した。訓練データを用いて各クラスのための複合Wishartモデル分布を推定し,そのようなモデルを用いて拡散反応方程式に基づく新しい分類法を設計した。法は画像内の画素をフィルタリングと同時分類に依存している。拡散項は,画像内のパッチを平滑化し,反応項は最も近い(確率的距離の意味で)代表的なクラスに向けてピクセル値を移動する傾向があった。シミュレーションと真のデータの両者を用いて方法の精度の詳細な研究を提示し,その使用のための最適パラメータを提供した。は,提案した方法が最大尤度と通常の確率的距離分類法を用いて得られた結果よりも優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタリング ,  平滑化 ,  *画像 ,  *反応拡散系 ,  モデル ,  画素 ,  最尤法 ,  レート方程式
準シソーラス用語： 最適パラメータ ,  分類法 ,  訓練データ ,  *画像分類 ,  偏波合成開口レーダ ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像処理 ,  画像解析 ,  分類 ,  スペックル ,  SAR偏光測定

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習技術 ,  反応拡散系 ,  画像分類