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J-GLOBAL ID：201802211858058230   整理番号：18A1537145

スケール階層マルチ閾値結合SVM分類の熱赤外船舶認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Thermal Infrared Ships Targets Based on Scale Hierarchical Multi-Threshold and SVM Classification

著者 (3件)： Ma Lan (信息工程大学,河南鄭州450001;国防科技大学国際関系学院,江蘇南京210039) ,  Jiang Ting (信息工程大学,河南鄭州,450001) ,  Jiang Gangwu (信息工程大学,河南鄭州,450001)
資料名： Cehuikexue Jishu Xuebao  (Cehuikexue Jishu Xuebao)
巻： 34  号： 6  ページ： 602-606  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2660A  ISSN： 1673-6338  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： スケール適応選択多重閾値法は,ターゲットが不完全で,誤警報ターゲットが多数存在する場合がある。スケール階層マルチ閾値とSVM分類に基づく船舶ターゲット検出と認識の方法を提案した。最初に,スケール適応階層的マルチ閾値法を用いて,初期検出を行った。次に,サンプル学習によって,船舶目標特性と最適分類特性の組合せを生成した。最後に,SVMサンプル学習分類を用いて,船舶ターゲット検出と認識を実現した。実験結果は,この方法が単一のサンプル分類法より誤警報率を低減し,検出効率を改善し,近海艦船の目標と背景のコントラストが低い場合,虚偽目標を効果的に除去できることを示した。さらに,それは,突堤型ターミナルで停止した船舶の目標認識において,より効率的で,より安定であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コントラスト ,  検出効率 ,  *船舶 ,  学習 ,  軍艦 ,  物体認識 ,  *赤外線 ,  近海 ,  多重化
準シソーラス用語： 誤警報率 ,  分類法 ,  ターゲット検出 ,  誤警報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： thermal infrared ,  ship targets ,  SVM ,  hierarchical multi-threshold ,  target detection

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  赤外・遠赤外領域の測光と光検出器  (BD07032W)

タイトルに関連する用語 (7件)： スケール ,  階層 ,  マルチ ,  閾値 ,  SVM分類 ,  赤外 ,  船舶